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

📄 arXiv: 2508.15447v2 📥 PDF

作者: Zihao Wang, Junming Zhang

分类: cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-08-21 (更新: 2025-12-11)

备注: Accepted by ECAI 2025

💡 一句话要点

BusiAgent：面向企业决策的多智能体LLM框架，提升战略规划与协作效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 大型语言模型 企业决策 战略规划 连续时间马尔可夫决策过程 Stackelberg博弈 上下文Thompson抽样

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将精细运营分析与宏观战略目标相结合，导致工作流程分散和组织协作效率降低。
  2. BusiAgent通过扩展CTMDP建模动态智能体，利用广义熵优化协作，并采用多层Stackelberg博弈处理分层决策。
  3. 实验表明，BusiAgent能生成连贯的、以客户为中心的解决方案，在质量和用户满意度上显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为BusiAgent的新型多智能体框架，该框架利用大型语言模型（LLM）来提升复杂企业环境中的决策能力。BusiAgent集成了三项核心创新：用于动态智能体建模的扩展连续时间马尔可夫决策过程（CTMDP）、用于优化协作效率的广义熵度量，以及用于处理分层决策过程的多层Stackelberg博弈。此外，还采用了上下文Thompson抽样进行提示优化，并辅以全面的质量保证系统以减少错误。在各种业务场景下进行的大量实证评估验证了BusiAgent的有效性，证明了其生成连贯的、以客户为中心的解决方案的能力，这些解决方案能够平滑地将细粒度的见解与高层战略相结合，在解决方案质量和用户满意度方面均显著优于现有方法。通过将前沿人工智能技术与深刻的商业洞察相结合，BusiAgent标志着人工智能驱动的企业决策向前迈出了重要一步，使组织能够更有效地应对复杂的商业环境。

🔬 方法详解

问题定义：当前企业决策支持系统面临的挑战在于，如何有效地利用大型语言模型（LLM）将复杂的运营分析与宏观战略目标相结合。现有方法往往无法在不同组织层级之间实现流畅的协作，导致信息孤岛和决策效率低下。因此，需要一种能够整合细粒度信息和高层战略，并支持多智能体协作的决策框架。

核心思路：BusiAgent的核心思路是构建一个基于LLM的多智能体系统，该系统能够模拟企业内部不同角色之间的交互，并利用博弈论和信息论的方法优化智能体之间的协作和决策过程。通过将企业决策过程分解为多个智能体的任务，并利用LLM的强大推理能力，BusiAgent能够生成更全面、更具战略性的解决方案。

技术框架：BusiAgent的技术框架主要包括以下几个模块：1) 扩展的连续时间马尔可夫决策过程（CTMDP）用于动态智能体建模，模拟智能体在不同状态下的行为和决策；2) 广义熵度量用于优化智能体之间的协作效率，减少信息冗余和冲突；3) 多层Stackelberg博弈用于处理分层决策过程，确保高层战略能够有效地传递到基层执行；4) 上下文Thompson抽样用于提示优化，提高LLM生成结果的质量和相关性；5) 质量保证系统用于检测和纠正LLM生成的错误。

关键创新：BusiAgent的关键创新在于其将CTMDP、广义熵度量和多层Stackelberg博弈相结合，构建了一个完整的企业决策框架。与现有方法相比，BusiAgent能够更有效地模拟企业内部的复杂交互，并优化智能体之间的协作和决策过程。此外，上下文Thompson抽样和质量保证系统的引入进一步提高了LLM生成结果的质量和可靠性。

关键设计：CTMDP的状态空间、动作空间和转移概率需要根据具体的业务场景进行定义。广义熵度量的参数需要根据智能体之间的信息依赖关系进行调整。多层Stackelberg博弈的领导者和跟随者需要根据企业内部的权力结构进行确定。上下文Thompson抽样的奖励函数需要根据LLM生成结果的质量和相关性进行设计。质量保证系统需要包含多种检测和纠错机制，例如规则检查、一致性检查和人工审核。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在各种业务场景下进行的大量实验，验证了BusiAgent的有效性。实验结果表明，BusiAgent能够生成连贯的、以客户为中心的解决方案，在解决方案质量和用户满意度方面均显著优于现有方法。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的描述。

🎯 应用场景

BusiAgent可应用于企业战略规划、市场营销、供应链管理、风险管理等多个领域。它能够帮助企业更好地理解市场环境，制定更有效的战略，优化资源配置，提高运营效率，并降低风险。未来，BusiAgent有望成为企业决策支持的重要工具，推动企业数字化转型。

📄 摘要（原文）

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.