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如何克服多智能体协作中的任务分解与集成难点?

2025-08-27 35

多智能体系统任务协调解决方案

ARGO的Multi-Agent Engine通过以下机制解决协作难题:

  • 智能任务分解器::
    1. 基于LLM的意图识别模块解析用户需求
    2. 采用思维链(CoT)技术生成任务树
    3. 动态评估子任务相关性实现最优分割
  • 角色分配系统::
    1. 建立智能体能力画像库
    2. 实现基于语义匹配的任务路由
    3. 支持人工干预调整分配方案
  • 结果集成方案::
    1. 设立主控智能体进行质量把关
    2. 配置自动校验规则(如数据一致性检查)
    3. 提供可视化工作流编辑器调整集成逻辑

典型案例:当用户提出「分析行业趋势并撰写报告」时,系统会自动分解为:1)数据采集智能体爬取资讯 2)分析师智能体提炼关键点 3)编辑智能体整合成文。全程可通过ARGO GitHub工作流面板实时监控。

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