본 논문은 운영 연구(OR) 문제 해결을 위한 최초의 엔드-투-엔드 자동화 AI 에이전트인 OR-LLM-Agent를 제안한다. OR-LLM-Agent는 대규모 언어 모델(LLM)의 사고연쇄(CoT) 추론 능력을 활용하여 자연어로 기술된 문제를 공식적인 수학적 모델로 변환하고 Gurobi 솔버 코드를 자동으로 생성한다. 또한, OR-CodeAgent를 통해 코드 실행 및 수정을 자동화하여 최종 해결책을 도출한다. 83개의 실제 OR 문제를 포함하는 새로운 벤치마크 데이터셋을 구축하여 GPT-3-mini, DeepSeek-R1, Gemini 2.0 Flash Thinking 등 최첨단 LLM과 비교 실험을 수행한 결과, OR-LLM-Agent가 100%의 통과율과 85%의 해결 정확도를 달성하여 OR 문제 자동 해결의 실현 가능성을 입증하였다. 코드와 데이터는 공개적으로 제공된다.
