摘要
大型语言模型在复杂推理和基于工具的决策中展现出潜力,但供应链管理需要基于特定领域流程的可靠长程多步编排。为此,本文提出 SupChain-Bench,一个评估供应链领域知识及基于标准作业程序(SOP)的长程工具编排的统一基准。实验揭示了现有模型在执行可靠性上的显著差距。此外,作者提出了 SupChain-ReAct,这是一种无需 SOP 的框架,能自主合成可执行的工具使用流程,实现了最强且最一致的工具调用性能。
AI 推荐理由
论文核心关注长程多步编排与任务规划,提出新框架解决复杂工作流执行问题。
研究机构
阿里巴巴集团
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
北京大学
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