論文の概要: Reliability and Effectiveness of Autonomous AI Agents in Supply Chain Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17036v1
• Date: Sat, 16 May 2026 15:11:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.505253
• Title: Reliability and Effectiveness of Autonomous AI Agents in Supply Chain Management
• Title（参考訳）: サプライチェーン管理における自律型AIエージェントの信頼性と有効性
• Abstract要約: 本稿では,MIT Beer Game を用いたマルチエキロンサプライチェーンにおける自律生成型AIエージェントについて検討する。 モデル選択、ポリシーとガードレール、集中型データ共有、迅速なエンジニアリングという、パフォーマンスを形成する4つの推論時レバーを特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.19525853427301
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies autonomous generative AI agents in multi-echelon supply chains using the MIT Beer Game. We identify four inference-time levers that shape performance: model selection, policies and guardrails, centralized data sharing, and prompt engineering. Model capability is the dominant factor: an out-of-the-box reasoning model exceeds human-level performance, and optimized reasoning models reduce costs by up to 67% relative to human teams. However, strong average performance masks substantial reliability risks. We introduce the agent bullwhip effect, the amplification of decision unreliability across echelons, manifesting along two dimensions: decision variance increases both across facilities at the same point in time and within the same facility across time. We develop a mathematical framework showing that this phenomenon is inherent to multi-agent systems that involve coordination and information delays, and we demonstrate that repeated sampling fails to meaningfully reduce it. To address this limitation, we propose a Group Relative Policy Optimization (GRPO)-based reinforcement-learning post-training framework that trains a shared base LLM using system-level supply-chain rewards. GRPO post-training substantially reduces tail events, curtails agent bullwhip, and improves the reliability of autonomous supply-chain agents.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MIT Beer Game を用いたマルチエキロンサプライチェーンにおける自律生成型AIエージェントについて検討する。 モデル選択、ポリシーとガードレール、集中型データ共有、迅速なエンジニアリングという、パフォーマンスを形成する4つの推論時レバーを特定します。 アウト・オブ・ボックスの推論モデルは人間レベルのパフォーマンスを超え、最適化された推論モデルは人間チームと比較してコストを最大67%削減します。 しかし、強い平均的なパフォーマンスマスクは、かなりの信頼性のリスクを被る。 エージェントブルウィップ効果,エキロン間の決定不確実性の増幅,および2つの次元に沿って示す: 決定の分散は,同時に,同時に,同時に,同時に,同じ施設内でも増加する。 我々は,この現象が協調や情報遅延を伴うマルチエージェントシステムに固有のものであることを示す数学的枠組みを開発し,繰り返しサンプリングが有意に減少しないことを示す。 この制限に対処するために,システムレベルのサプライチェーン報酬を用いて共有ベースLLMをトレーニングするグループ相対政策最適化(GRPO)に基づく強化後学習フレームワークを提案する。 GRPOポストトレーニングは、テールイベントを大幅に減らし、エージェントブルウィップを削減し、自律的なサプライチェーンエージェントの信頼性を向上させる。

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