代理式大型語言模型框架：自適應決策對話
arXiv - Computers and SocietyAntoine Dolant, Praveen Kumar
利用代理式LLM模擬多元利益相關者對話，生成公平且可擴展的決策建議。
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AI 重點 1
代理式LLM模擬多元利益相關者對話的創新設計
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此設計突破傳統單向決策支援，透過角色化對話激發多角度思考，提升建議公平性與可接受度，對教育領域的協作學習設計具有啟發性。
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自適應權衡機制在不確定環境下的實證驗證
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展示框架能根據預報不確定度動態調整優先順序，證明其在高風險情境下的彈性與可靠性，對於需要即時決策的教育行政或危機管理具有實務價值。
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可擴展的數位決策平台概念
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框架提供模組化設計，可嵌入不同領域，為教育科技平台開發者提供可重複利用的架構，降低開發成本。
核心研究發現
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框架能以多個虛擬利益相關者角色，模擬不同優先級與專業知識的對話，提升決策多樣性。
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在德州 2025 年洪水案例中，框架產生的建議兼顧社會、經濟與環境三維，顯示實務可行性。
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在中西部假設洪水情境下，框架能根據不同預報不確定度調整優先順序，展示自適應特性。
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對話過程強調權衡探索，促使參與者在自我治理的組合中共同制定可行策略。
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研究證明代理式LLM可作為可擴展且情境感知的決策支援工具，對高風險實務場景具有廣泛應用潛力。
對教育工作者的啟發
此研究示範如何將代理式LLM嵌入數位決策平台，透過角色化對話促進多元利益相關者共識。教育工作者可借此設計模擬危機情境的協作課程，讓學生在安全環境中練習權衡與策略制定。平台可設定不同角色（如校長、家長、社區代表）並加入不確定性參數，讓學習者體驗即時調整決策的過程。此方法不僅提升學生的批判性思維與自我調節能力，也為教育政策制定提供可量化的決策模擬工具。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Agentic LLM Framework for Adaptive Decision Discourse
- 作者：
- Antoine Dolant, Praveen Kumar
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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