論文の概要: From Bits to Boardrooms: A Cutting-Edge Multi-Agent LLM Framework for Business Excellence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15447v1
• Date: Thu, 21 Aug 2025 11:08:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.288471
• Title: From Bits to Boardrooms: A Cutting-Edge Multi-Agent LLM Framework for Business Excellence
• Title（参考訳）: Bits から Boardrooms: ビジネス上優れたカットエッジマルチエージェント LLM フレームワーク
• Authors: Zihao Wang, Junming Zhang,
• Abstract要約: BusiAgentは、複雑な企業環境での高度な意思決定にLarge Language Models (LLM)を活用する、新しいマルチエージェントフレームワークである。 BusiAgentは、動的エージェントモデリングのための拡張Continuous Time Markov Decision Process (CTMDP)、協調効率を最適化するための一般化エントロピー尺度、階層的決定プロセスを処理するマルチレベルStackelbergゲームという3つのコアイノベーションを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.26863280050794
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promising potential in business applications, particularly in enterprise decision support and strategic planning, yet current approaches often struggle to reconcile intricate operational analyses with overarching strategic goals across diverse market environments, leading to fragmented workflows and reduced collaboration across organizational levels. This paper introduces BusiAgent, a novel multi-agent framework leveraging LLMs for advanced decision-making in complex corporate environments. BusiAgent integrates three core innovations: an extended Continuous Time Markov Decision Process (CTMDP) for dynamic agent modeling, a generalized entropy measure to optimize collaborative efficiency, and a multi-level Stackelberg game to handle hierarchical decision processes. Additionally, contextual Thompson sampling is employed for prompt optimization, supported by a comprehensive quality assurance system to mitigate errors. Extensive empirical evaluations across diverse business scenarios validate BusiAgent's efficacy, demonstrating its capacity to generate coherent, client-focused solutions that smoothly integrate granular insights with high-level strategy, significantly outperforming established approaches in both solution quality and user satisfaction. By fusing cutting-edge AI technologies with deep business insights, BusiAgent marks a substantial step forward in AI-driven enterprise decision-making, empowering organizations to navigate complex business landscapes more effectively.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ビジネスアプリケーション、特に企業における意思決定支援や戦略的計画において有望な可能性を示していますが、現在のアプローチでは、さまざまな市場環境における戦略的目標を包括的なものにすることで、複雑な運用分析の調整に苦慮しています。 本稿では、複雑な企業環境における先進的な意思決定にLLMを活用する新しいマルチエージェントフレームワークであるBusiAgentを紹介する。 BusiAgentは、動的エージェントモデリングのための拡張Continuous Time Markov Decision Process (CTMDP)、協調効率を最適化するための一般化エントロピー尺度、階層的決定プロセスを処理するマルチレベルStackelbergゲームという3つのコアイノベーションを統合している。 さらに、文脈的トンプソンサンプリングは、エラーを緩和する包括的な品質保証システムによってサポートされた、迅速な最適化のために使用される。 さまざまなビジネスシナリオにわたる広範な経験的評価は、BusiAgentの有効性を検証し、高レベルの戦略と詳細な洞察をスムーズに統合し、ソリューションの品質とユーザ満足度の両方において確立されたアプローチを著しく上回る、一貫性のあるクライアント中心のソリューションを生成する能力を示す。 最先端のAI技術を深いビジネスの洞察と融合させることで、BusiAgentはAI駆動の企業意思決定において大きな一歩を踏み出し、複雑なビジネスの展望をより効率的にナビゲートできるようにする。

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