論文の概要: ORPilot: A Production-Oriented Agentic LLM-for-OR Tool for Optimization Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02728v1
- Date: Mon, 04 May 2026 15:28:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.375
- Title: ORPilot: A Production-Oriented Agentic LLM-for-OR Tool for Optimization Modeling
- Title（参考訳）: ORPilot:最適化モデリングのための生産指向エージェントLLM-for-ORツール
- Abstract要約: ORPilotはエージェントAIシステムで、現実世界のビジネス問題から解決可能な最適化モデルに変換する。
これは、教科書運用研究(OR)ケースよりも生産レベルのビジネス問題をターゲットにした最初の試みである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents ORPilot, an open-source agentic AI system that translates real-world business problems into solver-ready optimization models. Unlike academic LLM-for-OR tools that assume clean problem specifications with preformatted inline data, ORPilot is designed for production conditions: ambiguous descriptions, large-scale raw operational data, and the need for portability across solver backends. The system introduces four novel components: (1) a conversational interview agent to elicit complete problem specifications, (2) a data collection agent that retrieves data independently of prompts, (3) a parameter computation agent to bridge raw tabular data and model-ready parameters, and (4) a solver-agnostic Intermediate Representation (IR) for deterministic, zero-LLM-call recompilation to Gurobi, CPLEX, PuLP, Pyomo, or OR-Tools solvers. Additionally, self-correcting retry loops utilize solver tracebacks for targeted repairs. ORPilot represents the first attempt to target production-level business problems rather than textbook operations research (OR) cases. Evaluation on real-world problems demonstrates promising results. When tested against traditional academic benchmarks: IndustryOR, NL4OPT and NLP4LP, ORPilot outperformed state-of-the-art tools in accuracy on the IndustryOR benchmark and delivered comparable performance on NL4OPT and NLP4LP.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界のビジネス問題を解法対応最適化モデルに変換する,オープンソースのエージェントAIシステムORPilotを提案する。
事前フォーマットされたインラインデータでクリーンな問題仕様を仮定する学術的なLLM-for-ORツールとは異なり、ORPilotは、あいまいな記述、大規模な実運用データ、およびソルババックエンド間のポータビリティの必要性といった、運用条件のために設計されている。
本システムは,(1)完全な問題仕様を導き出す対話型面接エージェント,(2)プロンプトとは独立にデータを検索するデータ収集エージェント,(3)生の表型データとモデル対応パラメータをブリッジするパラメータ計算エージェント,(4)グロビ,CPLEX,PuLP,Pyomo,OR-Toolsソルバに対する決定論的ゼロLLMコール再コンパイルのためのソルバ非依存中間表現(IR)の4つの新しいコンポーネントを紹介する。
さらに、自己補正リトライループは、目標とする修復にソルバトレースバックを利用する。
ORPilotは、教科書操作研究(OR)ケースではなく、生産レベルのビジネス問題をターゲットにする最初の試みである。
実世界の問題に対する評価は有望な結果を示す。
IndustryOR、NL4OPT、NLP4LPといった従来の学術ベンチマークと比較すると、ORPilotはIndustrialORベンチマークの精度において最先端のツールよりも優れており、NL4OPTとNLP4LPで同等のパフォーマンスを提供している。
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