論文の概要: TRIZ Agents: A Multi-Agent LLM Approach for TRIZ-Based Innovation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18783v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 15:53:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:37.066683
• Title: TRIZ Agents: A Multi-Agent LLM Approach for TRIZ-Based Innovation
• Title（参考訳）: TRIZ Agents: TRIZベースのイノベーションのためのマルチエージェントLCMアプローチ
• Authors: Kamil Szczepanik, Jarosław A. Chudziak,
• Abstract要約: TRIZ(The Theory of Inventive Problem Solving)は、イノベーションと問題解決のための構造化された知識ベースのフレームワークである。 LLMベースのマルチエージェントシステムであるTRIZエージェントを提案する。 このマルチエージェントシステムは、様々なドメインの専門知識を持つエージェントを活用して、TRIZステップを効率的にナビゲートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: TRIZ, the Theory of Inventive Problem Solving, is a structured, knowledge-based framework for innovation and abstracting problems to find inventive solutions. However, its application is often limited by the complexity and deep interdisciplinary knowledge required. Advancements in Large Language Models (LLMs) have revealed new possibilities for automating parts of this process. While previous studies have explored single LLMs in TRIZ applications, this paper introduces a multi-agent approach. We propose an LLM-based multi-agent system, called TRIZ agents, each with specialized capabilities and tool access, collaboratively solving inventive problems based on the TRIZ methodology. This multi-agent system leverages agents with various domain expertise to efficiently navigate TRIZ steps. The aim is to model and simulate an inventive process with language agents. We assess the effectiveness of this team of agents in addressing complex innovation challenges based on a selected case study in engineering. We demonstrate the potential of agent collaboration to produce diverse, inventive solutions. This research contributes to the future of AI-driven innovation, showcasing the advantages of decentralized problem-solving in complex ideation tasks.
• Abstract（参考訳）: TRIZ(The Theory of Inventive Problem Solving)は、革新と問題解決のための問題を抽象化するための構造化された知識ベースのフレームワークである。 しかし、その応用は複雑な知識と深い学際的な知識によって制限されることが多い。 LLM(Large Language Models)の進歩は、このプロセスの一部を自動化する新しい可能性を明らかにしている。 これまで, TRIZ アプリケーションにおける単一 LLM について検討してきたが, 本稿ではマルチエージェントアプローチを提案する。 本稿では, TRIZ エージェントと呼ばれる LLM ベースのマルチエージェントシステムを提案する。 このマルチエージェントシステムは、様々なドメインの専門知識を持つエージェントを活用して、TRIZステップを効率的にナビゲートする。 目的は、言語エージェントによる発明プロセスのモデル化とシミュレートである。 我々は,このエージェントのチームが,工学における選択されたケーススタディに基づいて,複雑なイノベーション課題に対処する上での有効性を評価する。 多様な発明的なソリューションを生み出すために,エージェントコラボレーションの可能性を実証する。 この研究はAIによるイノベーションの未来に寄与し、複雑な思考タスクにおける分散問題解決の利点を示している。

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