AI Tour Meeting: Group Travel Planning by LLM Agents
AI Tour Meeting：基于多智能体LLM的群组旅行规划框架
🧭 多智体协作模拟群组决策
NTT, Inc.
用多个具有不同人格的LLM Agent通过对话协商制定满足群组约束的行程，提供模拟与分析平台
📌 工作参考价值（4 点）
- 群组推荐评估：可用来模拟多个用户角色对推荐列表的协商与反馈，低成本测试群组推荐算法的满意度，尤其在电商的家庭出游保险、团队外卖点餐等场景。
- 多Agent协商流程设计：框架中的讨论工作流配置（轮次、发言顺序、决策规则）可直接复用到需要多方达成共识的电商Agent场景，例如智能客服中的多利益方协商（买家、卖家、平台）。
- 用户模拟与画像注入：通过定义不同人格的Agent（预算敏感型、景点偏好型等）来生成多样化的行为数据，可用于增强推荐模型的离线评估，或为强化学习环境生成模拟用户。
- 监控与调试工具：内置的对话记录、状态追踪和LLM部署接口，为多Agent系统的可观测性和快速实验提供了工程样板，可借鉴用于内部多智能体推荐编排的调试。