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InvAgent：基于大型语言模型的供应链库存管理多智能体系统
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了基于多代理系统理论（SMA）和大型语言模型（LLM）的计算实体的动态影响及其在商业场景中生成知识的能力。通过引导式对话和策略驱动，该应用为组织战略提供了潜力。研究提供了一种适应不同领域和复杂性应用的实验方法。
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关键要点
- 本文研究了多代理系统理论（SMA）与大型语言模型（LLM）的结合。
- 计算实体能够模拟复杂的人类互动，支持业务流程和战略决策。
- 基于大型语言模型的代理开发可以刺激商业场景中的知识生成。
- 引导式对话方法为组织战略提供了潜力。
- 研究提供了一种适应不同领域和复杂性应用的实验方法。
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