論文の概要: Agentic LLM Framework for Adaptive Decision Discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10978v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 03:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:36.560282
• Title: Agentic LLM Framework for Adaptive Decision Discourse
• Title（参考訳）: 適応決定談話のためのエージェントLLMフレームワーク
• Authors: Antoine Dolant, Praveen Kumar,
• Abstract要約: 本研究では,実世界のエージェント型大規模言語モデル(LLM)フレームワークを紹介する。 従来の意思決定支援ツールとは異なり、このフレームワークは対話、トレードオフ探索、エージェント間の相互作用によって生成される創発的なシナジーを強調している。 その結果、第1次探索がいかに堅牢で公平なレコメンデーションパスを育むかが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4919169815423743
• License:
• Abstract: Effective decision-making in complex systems requires synthesizing diverse perspectives to address multifaceted challenges under uncertainty. This study introduces a real-world inspired agentic Large Language Models (LLMs) framework, to simulate and enhance decision discourse-the deliberative process through which actionable strategies are collaboratively developed. Unlike traditional decision-support tools, the framework emphasizes dialogue, trade-off exploration, and the emergent synergies generated by interactions among agents embodying distinct personas. These personas simulate diverse stakeholder roles, each bringing unique priorities, expertise, and value-driven reasoning to the table. The framework incorporates adaptive and self-governing mechanisms, enabling agents to dynamically summon additional expertise and refine their assembly to address evolving challenges. An illustrative hypothetical example focused on extreme flooding in a Midwestern township demonstrates the framework's ability to navigate uncertainty, balance competing priorities, and propose mitigation and adaptation strategies by considering social, economic, and environmental dimensions. Results reveal how the breadth-first exploration of alternatives fosters robust and equitable recommendation pathways. This framework transforms how decisions are approached in high-stakes scenarios and can be incorporated in digital environments. It not only augments decision-makers' capacity to tackle complexity but also sets a foundation for scalable and context-aware AI-driven recommendations. This research explores novel and alternate routes leveraging agentic LLMs for adaptive, collaborative, and equitable recommendation processes, with implications across domains where uncertainty and complexity converge.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシステムにおける効果的な意思決定は、不確実性の下での多面的課題に対処するために様々な視点を合成する必要がある。 本研究では,実世界のエージェント型大規模言語モデル(LLM)フレームワークを導入し,行動可能な戦略を協調的に開発する議論プロセスのシミュレートと強化を行う。 従来の意思決定支援ツールとは異なり、このフレームワークは対話、トレードオフ探索、および異なるペルソナを具現化したエージェント間の相互作用によって生成される創発的なシナジーを強調している。 これらのペルソナは、さまざまなステークホルダーの役割をシミュレートし、それぞれが独自の優先順位、専門知識、価値駆動推論をテーブルにもたらす。 このフレームワークには適応的かつ自己管理のメカニズムが組み込まれており、エージェントは動的に追加の専門知識を呼び出し、進化する課題に対処するために組み立てを洗練できる。 中西部のタウンシップにおける極端な洪水に焦点を当てた実証的な仮説の例は、不確実性をナビゲートし、競合する優先順位をバランスさせ、社会的、経済的、環境的な側面を考慮して緩和と適応戦略を提案するフレームワークの能力を示している。 その結果、第1次探索がいかに堅牢で公平なレコメンデーションパスを育むかが明らかとなった。 このフレームワークは、高リスクシナリオにおける意思決定のアプローチ方法を変え、デジタル環境に組み込むことができる。 複雑性に対処する意思決定者の能力を増強するだけでなく、スケーラブルでコンテキスト対応のAI駆動レコメンデーションの基盤も確立している。 本研究は,不確実性と複雑性が収束する領域にまたがる適応的,協調的,公平なレコメンデーションプロセスに,エージェントLLMを活用する新規かつ代替的な経路について検討する。

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