摘要：随着全球供应链的复杂性日益增加，供应链管理（SCM）的弹性优化显得尤为重要。本研究针对使用AutoGen框架开发的人工智能体集群（AI Agents）在供应链管理中的应用进行了深入探讨。AutoGen框架为创建可对话、可定制的人工智能体（AI Agent）提供了一种创新方法，这些人工智能体之间可以相互交流与协作，形成人工智能体集群，最后与人类进行交互以便有效地解决实际任务。实验的实证研究表明，使用AutoGen框架构建的人工智能体集群能够显著提高供应链管理的优化程度和弹性。实验通过一个详尽的案例研究，展示了这种方法在实际应用中如何提升供应链的效率和灵活性。未来的研究将进一步探索AutoGen框架在供应链管理中的广泛应用潜力。

关键词： 供应链管理，弹性供应链，AutoGen，人工智能体，AI Agent，人工智能体集群，AI Agents

1. 引言

供应链管理的最终目标是供应链成员获得利润的同时满足客户的需求 [1]。Pettit构建的二维坐标图，以供应链的脆弱性和对中断事件的应对能力作为横纵坐标，有效地阐释了供应链弹性值的合理性问题[2]。肖建华，刘侠，尚帅，陈萍针对三级供应网络中的节点失效、需求波动等不确定因素，构建了考虑节点应急能力的弹性供应链网络优化模型，并用解决NP-Hard问题的改进遗传算法方法进行了求解[3]。由此可以看出供应链弹性强度的核心在于处理中断事件的能力，目前主流的优化方法是针对单个或少量主要影响因子进行相关建模优化。

2. 人工智能与机器学习在供应链管理弹性优化的应用现状及基于AI的SCM弹性提升研究框架

人工智能和机器学习在供应链管理中的应用已经取得了显著进展。通过利用这些技术，企业可以实现准确的需求预测、优化生产过程、改善营销策略，并实现供应链的自动化和优化。例如，人工智能和机器学习可以帮助航空航天制造业开发生产力工具，降低开发成本，并实现实时产品设计的改进。此外，人工智能和机器学习还可以帮助企业在供应链中提供更好的责任追踪，优化物流和仓储，并提高生产效率。在制造业中，人工智能和机器学习还可以帮助企业确定最佳定价策略，提高客户满意度，并增加销售和利润[6]。

我将处理各类供应链事务的人工神经网络（ANNs，Artificial Neural Networks）模型作为人工智能体的技能（Skills）模块和以大语言模型（LLM，Large Language Model）为核心构建的人工智能体集群相结合，在供应链运作参考模型（SCOR，Supply Chain Operations Reference）的基础上构建了超拟态人工智能体集群供应链弹性优化框架，如图1。

3. 实验案例

为了验证人工智能体集群在供应链管理中的应用效果，实验选取了一家大型跨国制造企业作为研究对象。该企业拥有遍布全球的供应链网络，涉及原材料采购、生产制造、物流配送等多个环节。实验利用AutoGen框架构建了一个由多个人工智能体组成的集群，并将其应用于该企业的供应链管理系统中。

首先，实验对企业的历史数据进行了全面分析，包括供应商信息、生产计划、库存水平、物流路径等。基于这些数据，实验训练了一系列专门处理供应链事务的人工神经网络模型，如需求预测模型、生产调度模型、库存优化模型等。这些模型作为人工智能体的核心技能模块，配合大语言模型，使其能够高效、准确地处理各类供应链任务。

接下来，实验利用AutoGen框架将这些人工智能体组织成一个协同工作的集群。集群中的每个智能体都有明确的分工和职责，如负责需求预测的智能体、负责生产调度的智能体等。这些智能体通过内部通信机制实时共享信息，协调行动，以实现供应链全局优化。

在实际应用中，人工智能体集群展现了卓越的性能。通过实时监测市场需求变化，智能体能够动态调整生产计划，减少库存积压和缺货风险。在面对突发事件（如供应商延期交货、运输延误等）时，智能体能够快速评估影响，制定应对策略，最大限度地减少对供应链的冲击。此外，智能体还能持续优化供应链网络结构，如选择更可靠的供应商、优化物流路线等，以提高供应链的稳健性和弹性。

4. 结果讨论

本研究证实了AutoGen框架构建的人工智能体集群在供应链管理中的有效性。这种方法不仅能有效处理中断事件，还能实现全局链路分析，突破了传统优化方法的局限性。结果显示，人工智能体集群能显著提高供应链优化和弹性，提升供应链响应速度和适应性。此外，人工智能体集群还能提供精确数据分析和高级别的自动化，降低人工成本，提高供应链效率。

5. 总结与展望

本研究揭示了人工智能体在供应链管理，特别是供应链弹性优化方面的应用潜力。未来的研究可以深入探索优化人工智能体集群的设计和运作，研究其与其他先进技术（如区块链、物联网等）的结合，以及解决其在应用中可能出现的新挑战，如数据安全、隐私保护等。我认为，人工智能体集群在供应链管理中的应用具有巨大潜力，将在未来发挥重要作用。

参考文献：

[1]赵林度，王新平.供应链弹性管理研究进展[J].东南大学学报（哲学社会科学版），2013（4）：21-27，134.

[2]Pettit T. Supply chain resilience： development of conceptual framework， an assessment tool and an implementation process. [D]. The Ohio State University： Doctor thesis， 2008.

[3]肖建华， 刘侠， 尚帅， 等. 基于节点失效和需求不确定的弹性供应链网络优化模型与算法[J]. 统计与决策， 2018 （17）： 50-53.

[4]Wu， Qingyun， Gagan Bansal， Jieyu Zhang， Yiran Wu， Beibin Li， Erkang Zhu， Li Jiang， Xiaoyun Zhang， Shaokun Zhang， Jiale Liu， Ahmed Hassan Awadallah， Ryen W White， Doug Burger and Chi Wang. “AutoGen： Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation.” （2023）.

[5]Chunsheng Li， Christina W.Y. Wong， Ching-Chiao Yang， Kuo-chung Shang， Taih-cherng Lirn．International Journal of Physical Distribution & Logistics Management．Emerald Publishing．2020 50（1）．80-100

白景元 2003年2月 男 湖北 研究生 无 物流管理