现代供应链在需求波动、成本变化和产能约束的多重压力下运行。传统上，运筹学团队需要数周时间将业务问题转化为数学模型，且生成的解决方案往往脆弱，难以适应条件变化。代理式 AI 正在改变这一范式。

NVIDIA cuOpt 是一个 GPU 加速的决策优化引擎，能够以比 CPU 求解器快数个数量级的速度解决线性规划、混合整数规划和路径规划问题。通过将 cuOpt 作为智能体技能提供，大语言模型可以将数学计算交给 GPU 处理，同时专注于理解业务问题、收集数据和返回可操作的结果。

NVIDIA cuOpt 智能体技能的核心是将自然语言业务问题自动转化为数学模型并求解。系统接收用户以自然语言描述的多周期供应链规划问题，通过 LLM 理解需求，调用 cuOpt 技能进行 GPU 加速优化求解，最终返回可执行的生产、库存和配送计划。

该工作流使用了 MiniMax M2.5 作为推理模型，配合多个 cuOpt 专业技能进行生产规划、库存优化和路线优化。这些技能作为明确定义的函数签名，LLM 可根据用户意图动态发现和调用。整个应用已容器化，确保在开发、测试和生产环境之间的可重复性。

这一方案使供应链管理者无需具备运筹学专业知识，即可通过自然语言对话方式完成复杂的供应链优化决策，大幅缩短从业务问题到优化方案的周期，提升供应链的敏捷性和韧性。