論文の概要: Transforming Competition into Collaboration: The Revolutionary Role of Multi-Agent Systems and Language Models in Modern Organizations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07769v3
- Date: Fri, 15 Mar 2024 11:44:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 10:58:56.876891
- Title: Transforming Competition into Collaboration: The Revolutionary Role of Multi-Agent Systems and Language Models in Modern Organizations
- Title（参考訳）: 競争から協力へ:現代組織における多エージェントシステムと言語モデルの革命的役割
- Authors: Carlos Jose Xavier Cruz,
- Abstract要約: 本稿では,マルチエージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく計算エンティティがユーザインタラクションに与える影響について考察する。
提案手法では,大規模言語モデル (LLM) から発達したエージェントを用いて,行動要素を考慮したプロトタイピングを行う。
我々は,多エージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく革新的な利用に基づいて,組織戦略に有用なエージェントの開発の可能性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article explores the dynamic influence of computational entities based on multi-agent systems theory (SMA) combined with large language models (LLM), which are characterized by their ability to simulate complex human interactions, as a possibility to revolutionize human user interaction from the use of specialized artificial agents to support everything from operational organizational processes to strategic decision making based on applied knowledge and human orchestration. Previous investigations reveal that there are limitations, particularly in the autonomous approach of artificial agents, especially when dealing with new challenges and pragmatic tasks such as inducing logical reasoning and problem solving. It is also considered that traditional techniques, such as the stimulation of chains of thoughts, require explicit human guidance. In our approach we employ agents developed from large language models (LLM), each with distinct prototyping that considers behavioral elements, driven by strategies that stimulate the generation of knowledge based on the use case proposed in the scenario (role-play) business, using a discussion approach between agents (guided conversation). We demonstrate the potential of developing agents useful for organizational strategies, based on multi-agent system theories (SMA) and innovative uses based on large language models (LLM based), offering a differentiated and adaptable experiment to different applications, complexities, domains, and capabilities from LLM.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多エージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)を併用した計算エンティティの動的影響について考察する。これは,複雑なヒューマンインタラクションをシミュレートする能力によって特徴付けられる。
これまでの調査では、特に人工知能の自律的アプローチにおいて、特に新しい課題や論理的推論や問題解決などの実践的なタスクを扱う場合、制限があることが示されている。
また、思想の連鎖の刺激などの伝統的な技法は、明確な人的指導を必要とすると考えられている。
提案手法では,大規模言語モデル(LLM)から開発されたエージェントを用いて,エージェント間の議論的アプローチを用いて,シナリオ(ロールプレイ)ビジネスで提案されるユースケースに基づいて知識の生成を刺激する戦略により,行動要素を考慮した個別のプロトタイピングを行う。
我々は,多エージェントシステム理論(SMA)と大規模言語モデル(LLM)に基づく革新的利用に基づいて,組織戦略に有用なエージェントを開発する可能性を示す。
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