論文の概要: A Framework for Analyzing Abnormal Emergence in Service Ecosystems Through LLM-based Agent Intention Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15770v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 16:26:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.479481
• Title: A Framework for Analyzing Abnormal Emergence in Service Ecosystems Through LLM-based Agent Intention Mining
• Title（参考訳）: LLMを用いたエージェントインテンションマイニングによるサービス生態系の異常発生分析フレームワーク
• Authors: Yifan Shen, Zihan Zhao, Xiao Xue, Yuwei Guo, Qun Ma, Deyu Zhou, Ming Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェント・インテンション(EAMI)に基づく創発分析の枠組みを紹介する。 EAMIは動的かつ解釈可能な出現分析を可能にする。 複合オンラインオフライン(O2O)サービスシステムにおけるEAMIを検証する実験。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.607974352313832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rise of service computing, cloud computing, and IoT, service ecosystems are becoming increasingly complex. The intricate interactions among intelligent agents make abnormal emergence analysis challenging, as traditional causal methods focus on individual trajectories. Large language models offer new possibilities for Agent-Based Modeling (ABM) through Chain-of-Thought (CoT) reasoning to reveal agent intentions. However, existing approaches remain limited to microscopic and static analysis. This paper introduces a framework: Emergence Analysis based on Multi-Agent Intention (EAMI), which enables dynamic and interpretable emergence analysis. EAMI first employs a dual-perspective thought track mechanism, where an Inspector Agent and an Analysis Agent extract agent intentions under bounded and perfect rationality. Then, k-means clustering identifies phase transition points in group intentions, followed by a Intention Temporal Emergence diagram for dynamic analysis. The experiments validate EAMI in complex online-to-offline (O2O) service system and the Stanford AI Town experiment, with ablation studies confirming its effectiveness, generalizability, and efficiency. This framework provides a novel paradigm for abnormal emergence and causal analysis in service ecosystems. The code is available at https://anonymous.4open.science/r/EAMI-B085.
• Abstract（参考訳）: サービスコンピューティング、クラウドコンピューティング、IoTの台頭に伴い、サービスエコシステムはますます複雑になりつつある。 知的エージェント間の複雑な相互作用は、従来の因果的手法が個々の軌跡に焦点を当てているため、異常な出現分析を困難にしている。 大規模言語モデルはエージェントの意図を明らかにするためにChain-of-Thought (CoT)推論を通じてエージェントベースモデリング(ABM)の新しい可能性を提供する。 しかし、既存のアプローチは顕微鏡および静的解析に限られている。 本稿では,マルチエージェント・インテンション(EAMI)に基づく創発分析(Emergence Analysis)というフレームワークを紹介し,動的かつ解釈可能な出現分析を可能にする。 EAMIはまず、インスペクタエージェントと分析エージェントが、有界かつ完全な合理性の下でエージェントを抽出する、二重パースペクティブな思考トラック機構を用いる。 その後、k-平均クラスタリングにより、群意図の相転移点が特定され、その後、動的解析のためのインテンション・テンポラル・エネルジェンス・ダイアグラムが続く。 この実験は、複雑なオンライン・オフライン(O2O)サービスシステムとStanford AI Townの実験でEAMIを検証する。 このフレームワークは、サービスエコシステムにおける異常発生と因果解析のための新しいパラダイムを提供する。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/EAMI-B085で公開されている。

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