从比特到决策层：面向商业卓越的前沿多智能体 LLM 框架

大型语言模型（LLM）在商业应用中展现出巨大的潜力，尤其是在企业决策支持和战略规划方面，但现有方法往往难以在多样化的市场环境中将复杂的运营分析与宏观战略目标统一，导致工作流程碎片化和组织层级间协作受阻。本文引入 BusiAgent，一种新型多智能体框架，利用 LLM 实现复杂企业环境中的高级决策。BusiAgent 集成了三个核心创新：为动态智能体建模扩展的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，以及用于处理层级决策过程的多层斯塔克堡博弈。此外，采用情境 Thompson 抽样进行提示优化，配合全面的质量保证体系以缓解错误。广泛的实证评估表明，BusiAgent 在各种商业场景中均表现出色，展现出将粗粒度洞察与高层战略无缝集成、生成协调、以客户为导向的解决方案的能力，在解决方案质量和用户满意度方面显著优于现有方法。通过将前沿 AI 技术与深入的商业洞察相融合，BusiAgent 为企业决策迈出了重要一步，使组织能够更有效地应对复杂的商业环境。