AI Playing Business Games: Benchmarking Large Language Models on Managerial Decision-Making in Dynamic Simulations
作者: Berdymyrat Ovezmyradov
分类: cs.AI
发布日期: 2025-09-30
备注: 34 pages, 7 figures, 3 tables
💡 一句话要点
提出基于商业游戏模拟的LLM基准测试，评估其在动态管理决策中的能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 基准测试 商业游戏 管理决策 动态模拟
📋 核心要点
- 现有LLM在自然语言和模式识别方面表现出色，但在多步骤、战略性业务决策中的能力仍有待探索，缺乏长期连贯性的评估基准。
- 提出一种基于商业游戏模拟的LLM基准测试框架，通过模拟零售公司的运营，评估LLM在动态环境下的管理决策能力。
- 通过模拟12个月的业务运营，对比分析Gemini、ChatGPT等五种LLM在利润、收入、市场份额等指标上的表现，并评估其决策的战略连贯性和适应性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的快速发展激发了人们对其增强或自动化管理职能的潜力的浓厚兴趣。AI基准测试的最新趋势之一是评估LLM在较长时间范围内的性能。虽然LLM擅长涉及自然语言和模式识别的任务，但它们在多步骤、战略性业务决策方面的能力在很大程度上仍未被探索。少数研究表明，结果可能与短期任务中的基准不同，正如Vending-Bench所揭示的那样。同时，长期连贯性的替代基准仍然短缺。本研究分析了一个使用商业游戏进行业务决策的新基准。该研究通过为研究社区提供一个可重现的、开放访问的管理模拟器来进行LLM基准测试，从而为最近的AI文献做出贡献。这个新框架用于评估五种领先的LLM（Gemini、ChatGPT、Meta AI、Mistral AI和Grok）的性能。LLM为一个模拟零售公司做出决策。一个动态的、按月进行的管理模拟以电子表格模型形式提供，作为实验环境。在十二个月的每个月中，LLM都会收到一份结构化的提示，其中包含上一期的完整业务报告，并负责做出关键的战略决策：定价、订单规模、营销预算、招聘、解雇、贷款、培训费用、研发费用、销售预测、收入预测。该方法旨在比较LLM的定量指标：利润、收入和市场份额，以及其他KPI。分析LLM决策的战略连贯性、对市场变化的适应性以及为其决策提供的理由。这种方法允许超越简单的性能指标来评估长期决策。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在短期任务中表现良好，但在长期、战略性的业务决策场景中缺乏有效的评估基准。现有的基准测试难以捕捉LLM在动态市场环境中进行多步骤决策的连贯性和适应性。
核心思路：本研究的核心思路是构建一个基于商业游戏模拟的基准测试环境，模拟零售公司的运营，让LLM在动态变化的市场环境中进行一系列管理决策。通过观察LLM在长期运营中的表现，评估其战略决策能力和对市场变化的适应性。
技术框架：该框架包含一个动态的、按月进行的管理模拟器，以电子表格模型形式呈现。在每个月，LLM接收包含上一期业务报告的结构化提示，并需要做出包括定价、订单规模、营销预算、人员招聘/解雇、贷款、培训费用、研发费用、销售预测和收入预测等关键战略决策。模拟器会根据LLM的决策更新市场状态，并生成新的业务报告。
关键创新：该研究的关键创新在于提出了一种新的LLM基准测试方法，该方法使用商业游戏模拟来评估LLM在长期、动态环境下的管理决策能力。与传统的静态基准测试相比，该方法更贴近实际业务场景，能够更全面地评估LLM的战略思维和适应能力。
关键设计：模拟器采用电子表格模型，保证了透明性和可重现性。每个月的提示信息包含完整的业务报告，为LLM提供充分的决策依据。评估指标包括利润、收入、市场份额等定量指标，以及决策的战略连贯性和对市场变化的适应性等定性指标。研究对比了五种主流LLM（Gemini、ChatGPT、Meta AI、Mistral AI和Grok）的表现。
📊 实验亮点
该研究通过商业游戏模拟，对比了五种主流LLM在零售公司管理决策中的表现。结果表明，不同LLM在利润、收入和市场份额等指标上存在显著差异。此外，研究还分析了LLM决策的战略连贯性和对市场变化的适应性，为评估LLM在长期决策中的能力提供了新的视角。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和改进LLM在商业管理领域的应用能力，例如辅助管理者进行战略决策、自动化业务流程等。通过该基准测试，可以筛选出更适合特定业务场景的LLM，并为LLM的训练和优化提供指导。
📄 摘要（原文）
The rapid advancement of LLMs sparked significant interest in their potential to augment or automate managerial functions. One of the most recent trends in AI benchmarking is performance of Large Language Models (LLMs) over longer time horizons. While LLMs excel at tasks involving natural language and pattern recognition, their capabilities in multi-step, strategic business decision-making remain largely unexplored. Few studies demonstrated how results can be different from benchmarks in short-term tasks, as Vending-Bench revealed. Meanwhile, there is a shortage of alternative benchmarks for long-term coherence. This research analyses a novel benchmark using a business game for the decision making in business. The research contributes to the recent literature on AI by proposing a reproducible, open-access management simulator to the research community for LLM benchmarking. This novel framework is used for evaluating the performance of five leading LLMs available in free online interface: Gemini, ChatGPT, Meta AI, Mistral AI, and Grok. LLM makes decisions for a simulated retail company. A dynamic, month-by-month management simulation provides transparently in spreadsheet model as experimental environment. In each of twelve months, the LLMs are provided with a structured prompt containing a full business report from the previous period and are tasked with making key strategic decisions: pricing, order size, marketing budget, hiring, dismissal, loans, training expense, R&D expense, sales forecast, income forecast The methodology is designed to compare the LLMs on quantitative metrics: profit, revenue, and market share, and other KPIs. LLM decisions are analyzed in their strategic coherence, adaptability to market changes, and the rationale provided for their decisions. This approach allows to move beyond simple performance metrics for assessment of the long-term decision-making.