合作悖论：为何生成式 AI 在供应链管理中需要战略智能与运营稳定性
人工智能
2026-03-26 v2
摘要
自主 AI 代理在经济环境中的涌现行为引发了关于其战略行为的关键问题。本文聚焦于多层级供应链的合作情境，这一系统因牛鞍效应等不稳定现象而备受关注。我们在旨在隔离其行为倾向的受控供应链仿真中，使用由大型语言模型（LLM）驱动的生成式 AI 代理进行计算实验。我们的核心发现是“合作悖论”：一种新型灾难性失效模式，理论上具有协作优势的 AI 代理（设计为遵循 Vendor-Managed Inventory，VMI 原则），甚至表现得比非 AI 基准更差。我们表明，这一悖论源于代理堆积库存、使系统瘦身的运营缺陷。随后，我们展示了韧性仅通过两种不同层面的综合实现：高层次的 AI 驱动的主动政策制定以建立稳健的运营目标，以及低层次的协作执行协议以进行主动的下游补货以维持稳定。我们的最终框架实现了这一综合，可自主生成、评估并量化一组可行的战略选择。该工作为理解协作 AI 代理的涌现行为提供了关键洞见，并为设计稳定、有效的 AI 驱动系统提供了蓝图。
引用
@article{arxiv.2508.13942,
title = {The Collaboration Paradox: Why Generative AI Requires Both Strategic Intelligence and Operational Stability in Supply Chain Management},
author = {Soumyadeep Dhar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.13942},
year = {2026}
}