arXiv cs.AI· Yinzhu Quan, Zefang Liu, Frederick Benaben, Benoit Montreuil·· 3 天前AI 评分20
AutoMARS：面向供应链风险评估的自动可扩展多智能体 LLM 框架
AutoMARS: Automatic and Scalable Multi-Agent Large Language Model Framework for Supply Chain Risk Assessment
AI 导读
AutoMARS 是一个面向供应链网络风险对比评估的智能体框架，可自动规划任务、协调专用智能体、调用外部分析工具，并将结果整合为综合风险评估。该框架采用多领域、多智能体、多工具架构，融合社会经济、灾害、环境与交通等异构风险因素，并通过并行化独立分析任务实现多地点风险的规模化对比。
正文 · AI 翻译
摘要：我们提出 AutoMARS（Automatic Multi-Agent Risk Assessment），一个用于供应链网络中自动且可扩展的比较风险评估的智能体框架。该框架通过自动规划任务、协调专用智能体、调用外部分析工具，并将领域特定结果综合为集成风险评估，实现分析工作流的端到端执行。AutoMARS 通过并行化独立分析任务，进一步支持跨多个地点的可扩展风险比较。该框架采用多领域、多智能体、多工具架构，整合来自社会经济、灾害、环境和交通领域的异构风险因素。通过协调的智能体交互和工具集成，AutoMARS 实现结构化、系统化且可解释的比较分析，以支持供应链风险感知的地点评估。
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.17206 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.17206v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.17206 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Yinzhu Quan [查看邮箱]
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2026年10月12日星期一 17:59:40 UTC（15,129 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org