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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17036v2
• Date: Thu, 21 May 2026 03:07:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-22 16:35:41.871836
• 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
• Authors: Carol Xuan Long, David Simchi-Levi, Feng Zhu, Huangyuan Su, Andre P. Calmon, Flavio P. Calmon,
• 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 agent bullwhip: the amplification of run-to-run decision instability in autonomous multi-echelon systems. A central component is decision bullwhip, the portion of order variability generated by stochastic agent decisions rather than by changes in customer demand. We show that decision instability can amplify both across facilities at a fixed point in time and within the same facility over time, even when the demand path is held fixed. Repeated sampling, a natural test-time remedy, fails to meaningfully reduce this instability, suggesting that reliability requires changing the underlying decision policy rather than merely averaging over model outputs. 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. 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。 本稿では,自律型マルチエケロンシステムにおける実行間決定不安定性の増幅について紹介する。 中心となるコンポーネントは、顧客需要の変化ではなく、確率的エージェントによる決定によって生じる注文の変動である決定ブルウィップ(Deci decision bullwhip)である。 本研究では, 需要経路が固定された場合でも, 一定時間内に, 同一施設内において, 決定の不安定性を増大させることができることを示す。 自然なテストタイムの治療法である繰り返しサンプリングは、この不安定性を有意義に低減することができず、信頼性は、単にモデル出力を平均化するのではなく、根底にある決定ポリシーを変更する必要があることを示唆している。 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。 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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