論文の概要: Z-Space: A Multi-Agent Tool Orchestration Framework for Enterprise-Grade LLM Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19483v1
• Date: Sun, 23 Nov 2025 03:59:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.029351
• Title: Z-Space: A Multi-Agent Tool Orchestration Framework for Enterprise-Grade LLM Automation
• Title（参考訳）: Z-Space: エンタープライズグレードLLM自動化のためのマルチエージェントツールオーケストレーションフレームワーク
• Authors: Qingsong He, Jing Nan, Jiayu Jiao, Liangjie Tang, Xiaodong Xu, Mengmeng Sun, Qingyao Wang, Minghui Yan,
• Abstract要約: 本稿では,データ生成指向型マルチエージェント協調ツール実行フレームワークZ-Spaceを提案する。 このフレームワークはElemeプラットフォームの技術部門にデプロイされており、大規模なテストデータ生成シナリオを提供している。 生産データは、ツール推論における平均トークン消費を96.26%削減していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.518072776386001
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models can break through knowledge and timeliness limitations by invoking external tools within the Model Context Protocol framework to achieve automated execution of complex tasks. However, with the rapid growth of enterprise-scale MCP services, efficiently and accurately matching target functionalities among thousands of heterogeneous tools has become a core challenge restricting system practicality. Existing approaches generally rely on full-prompt injection or static semantic retrieval, facing issues including semantic disconnection between user queries and tool descriptions, context inflation in LLM input, and high inference latency. To address these challenges, this paper proposes Z-Space, a data-generation-oriented multi-agent collaborative tool invocation framework Z-Space. The Z-Space framework establishes a multi-agent collaborative architecture and tool filtering algorithm: (1) A structured semantic understanding of user queries is achieved through an intent parsing model; (2) A tool filtering module (FSWW) based on fused subspace weighted algorithm realizes fine-grained semantic alignment between intents and tools without parameter tuning; (3) An inference execution agent is constructed to support dynamic planning and fault-tolerant execution for multi-step tasks. This framework has been deployed in the Eleme platform's technical division, serving large-scale test data generation scenarios across multiple business units including Taotian, Gaode, and Hema. Production data demonstrates that the system reduces average token consumption in tool inference by 96.26\% while achieving a 92\% tool invocation accuracy rate, significantly enhancing the efficiency and reliability of intelligent test data generation systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、複雑なタスクの自動実行を実現するために、Model Context Protocolフレームワーク内の外部ツールを呼び出すことで、知識とタイムラインの制限を突破することができる。 しかし,エンタープライズ規模のMPPサービスの急速な成長に伴い,多種多種多様なツールの目的機能を効率よく正確に一致させることが,システムの実用性を制限する中核的な課題となっている。 既存のアプローチは一般的にフルプロンプトインジェクションや静的セマンティック検索に依存しており、ユーザクエリとツール記述のセマンティックな切り離し、LLM入力のコンテキストインフレーション、高い推論遅延といった問題に直面している。 これらの課題に対処するため,データ生成指向型マルチエージェント協調ツールフレームワークZ-Spaceを提案する。 The Z-Space framework establishs a multi-agent collaborative architecture and tool filtering algorithm: (1) A structured semantic understanding of user query is achieved through a intent parsing model; (2) a tool filtering module (FSWW) based on fused subspace weighted algorithm; realize a fine-fine semanticaligned between intents and tools without parameter tuning; (3) inference execution agent is constructed to support dynamic planning and fault-tolerant execution for multi-step task。 このフレームワークはElemeプラットフォームの技術部門にデプロイされ、Taotian、Gaode、Hemaを含む複数のビジネスユニットにわたる大規模なテストデータ生成シナリオを提供する。 生産データから、ツール推論における平均トークン消費量を96.26 %削減し、92 % のツール起動精度を実現し、インテリジェントなテストデータ生成システムの効率と信頼性を大幅に向上させることを示した。

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