arXiv 2610.23194
OfficeTown：進化するエージェント知能のための生成的組織
OfficeTown: Generative Organizations for Evolving Agent Intelligence
AI推薦16
著者: Hongchen Wei, Daohong Ying, Zhi Hong, Aidan Wu, Bei Liu, Ruichun Ma, Yifan Yang, Qi Dai +5
概要
著者らは、組織の目的と活動に関する自然言語の記述から、シミュレートされた専門組織を生成するフレームワーク OfficeTown を紹介します。組織のメンバーは業務を調整し、範囲の決まった課題をアシスタントエージェントに委任し、成果物をレビューします。成果物、決定事項、未解決の案件は持続し、後続の業務に影響を与えます。研究チームは、これらの業務依頼、文脈、レビューのフィードバックを OfficeTown Bench と学習データに整理しました。
はじめに
AI エージェントはファイルやソフトウェアツールを使って専門的な成果物を作成する必要が高まっていますが、実際の業務は時間をかけて蓄積された資料、判断、フィードバックに依存しています。既存のタスク設定では、こうした継続的な組織の文脈がほとんど考慮されていません。
結果
OfficeTown のデータによる教師あり微調整とオンポリシー蒸留は、GDPval を含む外部の専門業務ベンチマークにおいて Qwen3.5-9B の性能を大きく向上させました。OfficeTown Bench（406 タスク、4,836 の評価基準）でのフロンティアモデルの評価では、依然として大きな改善の余地があることが示されています。
結論
組織シミュレーションは、汎用エージェントの開発に向けて、業務に根ざしたデータと環境を生成する実用的な方法を提供します。