SupChain-Bench: Benchmarking Large Language Models for Real-World Supply Chain Management

📄 arXiv: 2602.07342v1 📥 PDF

作者: Shengyue Guan, Yihao Liu, Lang Cao

分类: cs.AI

发布日期: 2026-02-07

💡 一句话要点

SupChain-Bench：用于供应链管理的大语言模型基准测试

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

关键词: 供应链管理 大型语言模型 基准测试 工具编排 流程自动化

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在供应链管理中应用面临挑战，缺乏可靠的长期、多步骤流程编排能力。
  2. 论文提出SupChain-Bench基准测试，评估模型在供应链知识和工具编排方面的能力。
  3. 论文提出SupChain-ReAct框架，无需预定义的SOP，自主合成工具使用程序，提升工具调用性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在复杂的推理和基于工具的决策方面展现出潜力，这促使人们将其应用于现实世界的供应链管理。然而，供应链工作流程需要可靠的、长期的、多步骤的流程编排，并且需要基于特定领域的程序，这对当前的模型来说仍然具有挑战性。为了系统地评估LLM在这种环境下的性能，我们引入了SupChain-Bench，这是一个统一的现实世界基准，用于评估供应链领域知识和基于标准操作程序（SOP）的长期工具编排能力。我们的实验揭示了模型在执行可靠性方面的巨大差距。我们进一步提出了SupChain-ReAct，这是一个无需SOP的框架，可以自主地合成可执行的工具使用程序，从而实现了最强大和最一致的工具调用性能。我们的工作建立了一个原则性的基准，用于研究现实世界运营环境中可靠的长期流程编排，并强调了基于LLM的供应链代理在改进方面仍有很大的空间。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在供应链管理中的应用，面临着缺乏可靠的长期、多步骤流程编排能力的问题。现有的方法依赖于预定义的标准操作程序（SOP），这限制了模型的灵活性和适应性，难以应对复杂多变的实际场景。此外，现有模型在工具调用的一致性和可靠性方面存在差距，难以满足实际应用的需求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个统一的基准测试（SupChain-Bench），用于系统地评估大语言模型在供应链管理中的性能，包括领域知识和工具编排能力。同时，提出一种无需预定义SOP的框架（SupChain-ReAct），通过自主合成可执行的工具使用程序，提高模型的灵活性和工具调用性能。

技术框架：SupChain-Bench是一个统一的现实世界基准测试，包含多个供应链管理任务，每个任务都涉及长期、多步骤的流程编排。SupChain-ReAct框架包含以下几个主要模块：1）问题理解模块，用于理解用户需求和任务目标；2）工具选择模块，用于选择合适的工具来完成任务；3）程序合成模块，用于自主合成可执行的工具使用程序；4）执行模块，用于执行合成的程序并获取结果；5）反馈模块，用于根据执行结果调整程序，提高性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了SupChain-ReAct框架，该框架无需预定义的SOP，可以自主地合成可执行的工具使用程序。这与现有方法依赖于预定义SOP的模式不同，提高了模型的灵活性和适应性。此外，SupChain-Bench基准测试的构建，为系统地评估大语言模型在供应链管理中的性能提供了标准。

关键设计：SupChain-ReAct框架中的程序合成模块是关键设计之一。该模块采用了一种基于强化学习的方法，通过奖励函数来引导模型生成有效的工具使用程序。奖励函数的设计考虑了程序的正确性、效率和可读性。此外，框架还采用了注意力机制，用于关注与当前任务相关的工具和信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，SupChain-ReAct框架在SupChain-Bench基准测试上取得了显著的性能提升，尤其是在工具调用的一致性和可靠性方面。与现有方法相比，SupChain-ReAct框架能够更有效地利用工具来完成复杂的供应链管理任务，并且无需预定义的SOP，具有更强的灵活性和适应性。具体性能数据未知，但论文强调了其性能的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能供应链管理系统，提升供应链的自动化和智能化水平。例如，可以利用该技术构建智能采购系统、智能库存管理系统和智能物流系统，从而提高供应链的效率、降低成本和提升客户满意度。此外，该研究还可以促进大语言模型在其他实际运营场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown promise in complex reasoning and tool-based decision making, motivating their application to real-world supply chain management. However, supply chain workflows require reliable long-horizon, multi-step orchestration grounded in domain-specific procedures, which remains challenging for current models. To systematically evaluate LLM performance in this setting, we introduce SupChain-Bench, a unified real-world benchmark that assesses both supply chain domain knowledge and long-horizon tool-based orchestration grounded in standard operating procedures (SOPs). Our experiments reveal substantial gaps in execution reliability across models. We further propose SupChain-ReAct, an SOP-free framework that autonomously synthesizes executable procedures for tool use, achieving the strongest and most consistent tool-calling performance. Our work establishes a principled benchmark for studying reliable long-horizon orchestration in real-world operational settings and highlights significant room for improvement in LLM-based supply chain agents.