An Interactive Multi-Agent System for Evaluation of New Product Concepts

📄 arXiv: 2603.05980v1 📥 PDF

作者: Bin Xuan, Ruo Ai, Hakyeon Lee

分类: cs.AI

发布日期: 2026-03-06

备注: 46 pages, 3 figures + This paper proposes an LLM-based multi-agent system (MAS) for automated evaluation of new product concepts, incorporating retrieval-augmented generation (RAG) and cross-functional virtual agents to assess technical and market feasibility

💡 一句话要点

提出基于LLM的多智能体系统，用于自动化评估新产品概念，克服传统方法的主观性和高成本。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多智能体系统 产品概念评估 大型语言模型 检索增强生成 自动化评估

📋 核心要点

  1. 传统产品概念评估依赖专家，存在主观偏见、耗时费力等问题，难以快速响应市场变化。
  2. 构建基于LLM的多智能体系统，模拟不同领域专家，通过检索增强生成和结构化讨论进行客观评估。
  3. 案例研究表明，该系统评估结果与行业专家意见高度一致，验证了其在产品开发决策中的有效性。

📝 摘要（中文）

产品概念评估是企业中决定战略资源分配和项目成功的关键阶段。然而，传统的专家主导方法面临主观偏见以及高时间和成本要求等局限性。为了支持这一过程，本研究提出了一种基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）的自动化方法。通过对先前产品开发和团队协作研究的系统分析，本研究确立了两个主要的评估维度，即技术可行性和市场可行性。所提出的系统由八个虚拟智能体组成，代表研发和营销等专业领域。这些智能体使用检索增强生成（RAG）和实时搜索工具来收集客观证据，并通过基于既定标准的结构化审议来验证概念。使用专业产品评论数据进一步微调这些智能体，以提高其判断准确性。涉及专业显示器概念的案例研究表明，该系统的评估排名与资深行业专家的评估排名一致。这些结果证实了所提出的基于多智能体的评估方法在支持产品开发决策方面的可用性。

🔬 方法详解

问题定义：传统产品概念评估依赖于专家经验，容易受到主观偏见的影响，并且需要耗费大量的时间和成本。这使得企业难以快速、高效地评估大量的新产品概念，从而影响了产品开发的效率和成功率。因此，需要一种自动化、客观的产品概念评估方法，以克服传统方法的局限性。

核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）构建一个多智能体系统（MAS），模拟不同领域的专家，对新产品概念进行评估。每个智能体代表一个特定的专业领域（如研发、市场营销等），并具备相应的知识和技能。通过智能体之间的协作和讨论，可以综合考虑技术可行性和市场可行性等多个维度，从而实现对产品概念的全面、客观评估。

技术框架：该系统的整体架构包括以下几个主要模块：1) 智能体构建模块：负责构建不同领域的虚拟智能体，并赋予其相应的知识和技能。2) 检索增强生成（RAG）模块：用于从外部知识库中检索相关信息，为智能体的评估提供客观依据。3) 结构化讨论模块：用于组织智能体之间的讨论，并确保讨论过程的规范性和有效性。4) 评估结果汇总模块：负责汇总各个智能体的评估结果，并生成最终的产品概念评估报告。

关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型（LLM）应用于产品概念评估领域，并构建了一个多智能体系统（MAS）来实现自动化评估。与传统的专家评估方法相比，该方法具有客观、高效、可扩展等优点。此外，该研究还采用了检索增强生成（RAG）技术，以提高智能体评估的准确性和可靠性。

关键设计：系统中每个智能体都经过微调，使用了专业的产品评论数据来提升判断的准确性。评估维度主要包括技术可行性和市场可行性。智能体之间通过结构化的讨论流程进行协作，确保评估过程的规范性和有效性。具体参数设置和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

通过案例研究，该系统对专业显示器概念的评估排名与资深行业专家的评估排名高度一致，验证了该方法在产品开发决策中的可用性。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业的产品开发流程中，帮助企业快速、高效地评估新产品概念，降低产品开发风险，提高产品成功率。此外，该方法还可以应用于其他需要专家评估的领域，如投资决策、风险评估等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Product concept evaluation is a critical stage that determines strategic resource allocation and project success in enterprises. However, traditional expert-led approaches face limitations such as subjective bias and high time and cost requirements. To support this process, this study proposes an automated approach utilizing a large language model (LLM)-based multi-agent system (MAS). Through a systematic analysis of previous research on product development and team collaboration, this study established two primary evaluation dimensions, namely technical feasibility and market feasibility. The proposed system consists of a team of eight virtual agents representing specialized domains such as R&D and marketing. These agents use retrieval-augmented generation (RAG) and real-time search tools to gather objective evidence and validate concepts through structured deliberations based on the established criteria. The agents were further fine-tuned using professional product review data to enhance their judgment accuracy. A case study involving professional display monitor concepts demonstrated that the system's evaluation rankings were consistent with those of senior industry experts. These results confirm the usability of the proposed multi-agent-based evaluation approach for supporting product development decisions.