論文の概要: StaffPro: an LLM Agent for Joint Staffing and Profiling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21636v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 09:48:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.966576
• Title: StaffPro: an LLM Agent for Joint Staffing and Profiling
• Title（参考訳）: StaffPro: 共同スタッフとプロファイリングのためのLLMエージェント
• Authors: Alessio Maritan,
• Abstract要約: StaffProは大きな言語モデル(LLM)エージェントで、スタッフとプロファイリングを共同で扱う。 人間のフィードバックを解析することにより、我々のエージェントは労働者の潜伏した特徴を継続的に推定する。 StaffProは、人事自動化のための堅牢で、解釈可能で、人間中心のソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language model (LLM) agents integrate pre-trained LLMs with modular algorithmic components and have shown remarkable reasoning and decision-making abilities. In this work, we investigate their use for two tightly intertwined challenges in workforce management: staffing, i.e., the assignment and scheduling of tasks to workers, which may require team formation; and profiling, i.e., the continuous estimation of workers' skills, preferences, and other latent attributes from unstructured data. We cast these problems in a formal mathematical framework that links scheduling decisions to latent feature estimation, and we introduce StaffPro, an LLM agent that addresses staffing and profiling jointly. Differently from existing staffing solutions, StaffPro allows expressing optimization objectives using natural language, accepts textual task descriptions and provides high flexibility. StaffPro interacts directly with humans by establishing a continuous human-agent feedback loop, ensuring natural and intuitive use. By analyzing human feedback, our agent continuously estimates the latent features of workers, realizing life-long worker profiling and ensuring optimal staffing performance over time. A consulting firm simulation example demonstrates that StaffPro successfully estimates workers' attributes and generates high quality schedules. With its innovative design, StaffPro offers a robust, interpretable, and human-centric solution for automated personnel management.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)エージェントは、事前訓練されたLLMをモジュラーアルゴリズムコンポーネントと統合し、顕著な推論と意思決定能力を示している。 本研究は、従業員管理における2つの密接な介入課題、すなわち、チーム形成を必要とする労働者へのタスクの割り当てとスケジューリング、そして、労働者のスキル、嗜好、その他の非構造化データからの潜在属性を継続的に推定するプロファイリングについて検討する。 我々はこれらの問題を、スケジューリング決定と潜在特徴推定を結びつける形式的な数学的枠組みに配置し、スタッフリングとプロファイリングに共同で対処するLLMエージェントであるStaffProを紹介した。 既存のスタッフソリューションとは違って、StageProは自然言語による最適化目標の表現を可能にし、テキストによるタスク記述を受け入れ、高い柔軟性を提供する。 StaffProは人間と直接対話し、人間とエージェントのフィードバックループを連続的に確立し、自然で直感的な使用を確実にする。 人的フィードバックを解析することにより、作業者の潜伏した特徴を継続的に推定し、寿命の長い作業員のプロファイリングを実現し、時間とともに最適な人員配置性能を確保する。 コンサルティング会社シミュレーションの例では、StageProが労働者の属性をうまく推定し、高品質なスケジュールを生成することを示した。 StaffProは革新的なデザインで、人事自動化のための堅牢で解釈可能な、人間中心のソリューションを提供する。

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