論文の概要: Agentic LLMs in the Supply Chain: Towards Autonomous Multi-Agent Consensus-Seeking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10184v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 13:33:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:48.057539
• Title: Agentic LLMs in the Supply Chain: Towards Autonomous Multi-Agent Consensus-Seeking
• Title（参考訳）: サプライチェーンにおけるエージェントLSM:自律型マルチエージェントコンセンサス探索に向けて
• Authors: Valeria Jannelli, Stefan Schoepf, Matthias Bickel, Torbjørn Netland, Alexandra Brintrup,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はサプライチェーン管理(SCM)におけるコンセンサス検索を自動化する 従来のSCMは、ブルウィップ効果のような創発的な問題を避けるために、意思決定における人間のコンセンサスに依存している。 ジェネレーティブAI、特にLLMの最近の進歩は、これらの障壁を克服する約束を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.373512037111155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores how Large Language Models (LLMs) can automate consensus-seeking in supply chain management (SCM), where frequent decisions on problems such as inventory levels and delivery times require coordination among companies. Traditional SCM relies on human consensus in decision-making to avoid emergent problems like the bullwhip effect. Some routine consensus processes, especially those that are time-intensive and costly, can be automated. Existing solutions for automated coordination have faced challenges due to high entry barriers locking out SMEs, limited capabilities, and limited adaptability in complex scenarios. However, recent advances in Generative AI, particularly LLMs, show promise in overcoming these barriers. LLMs, trained on vast datasets can negotiate, reason, and plan, facilitating near-human-level consensus at scale with minimal entry barriers. In this work, we identify key limitations in existing approaches and propose autonomous LLM agents to address these gaps. We introduce a series of novel, supply chain-specific consensus-seeking frameworks tailored for LLM agents and validate the effectiveness of our approach through a case study in inventory management. To accelerate progress within the SCM community, we open-source our code, providing a foundation for further advancements in LLM-powered autonomous supply chain solutions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)がサプライチェーン管理(SCM)におけるコンセンサス検索を自動化する方法について考察する。 従来のSCMは、ブルウィップ効果のような創発的な問題を避けるために、意思決定における人間のコンセンサスに依存している。 定期的なコンセンサスプロセス、特に時間集約的でコストがかかるプロセスは自動化できる。 既存の自動調整ソリューションでは,SMEのロックアウトや機能制限,複雑なシナリオへの適応性の制限といった問題に直面している。 しかし、ジェネレーティブAI、特にLLMの最近の進歩は、これらの障壁を克服する約束を示している。 膨大なデータセットに基づいてトレーニングされたLLMは、交渉、理性、計画を可能にし、最小限のエントリバリアで、大規模にほぼ人間レベルのコンセンサスを促進する。 本研究では、既存のアプローチにおける重要な制約を特定し、これらのギャップに対処するための自律LLMエージェントを提案する。 LLMエージェントに適した新規なサプライチェーン特異的コンセンサス検索フレームワークを導入し,在庫管理のケーススタディを通じて本手法の有効性を検証した。 SCMコミュニティの進展を加速するため、私たちはコードをオープンソース化し、LCMによる自律的なサプライチェーンソリューションのさらなる進歩のための基盤を提供します。

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