論文の概要: Multi-agent Application System in Office Collaboration Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19584v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 12:07:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:07.602086
• Title: Multi-agent Application System in Office Collaboration Scenarios
• Title（参考訳）: オフィスコラボレーションシナリオにおけるマルチエージェントアプリケーションシステム
• Authors: Songtao Sun, Jingyi Li, Yuanfei Dong, Haoguang Liu, Chenxin Xu, Fuyang Li, Qiang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,オフィスコラボレーションの効率化と作業品質向上を目的としたマルチエージェントアプリケーションシステムを提案する。 このシステムは人工知能、機械学習、自然言語処理技術を統合し、タスク割り当て、進捗監視、情報共有などの機能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.913933974764966
• License:
• Abstract: This paper introduces a multi-agent application system designed to enhance office collaboration efficiency and work quality. The system integrates artificial intelligence, machine learning, and natural language processing technologies, achieving functionalities such as task allocation, progress monitoring, and information sharing. The agents within the system are capable of providing personalized collaboration support based on team members' needs and incorporate data analysis tools to improve decision-making quality. The paper also proposes an intelligent agent architecture that separates Plan and Solver, and through techniques such as multi-turn query rewriting and business tool retrieval, it enhances the agent's multi-intent and multi-turn dialogue capabilities. Furthermore, the paper details the design of tools and multi-turn dialogue in the context of office collaboration scenarios, and validates the system's effectiveness through experiments and evaluations. Ultimately, the system has demonstrated outstanding performance in real business applications, particularly in query understanding, task planning, and tool calling. Looking forward, the system is expected to play a more significant role in addressing complex interaction issues within dynamic environments and large-scale multi-agent systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オフィスコラボレーションの効率化と作業品質向上を目的としたマルチエージェントアプリケーションシステムを提案する。 このシステムは人工知能、機械学習、自然言語処理技術を統合し、タスク割り当て、進捗監視、情報共有などの機能を達成する。 システム内のエージェントは、チームメンバのニーズに基づいてパーソナライズされたコラボレーションサポートを提供し、意思決定品質を改善するためにデータ分析ツールを組み込むことができる。 また、PlanとSolverを分離するインテリジェントエージェントアーキテクチャを提案し、マルチターンクエリ書き換えやビジネスツール検索などの手法により、エージェントのマルチインテントおよびマルチターン対話機能を強化する。 さらに,オフィスコラボレーションシナリオの文脈におけるツールの設計とマルチターン対話について詳述し,実験と評価を通じてシステムの有効性を検証した。 最終的には、実際のビジネスアプリケーション、特にクエリ理解、タスク計画、ツール呼び出しにおいて、優れたパフォーマンスを示している。 今後は、動的環境や大規模マルチエージェントシステムにおける複雑なインタラクション問題に対処する上で、より重要な役割を果たすことが期待されている。

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