Hintergrund
Die Aufgabenzuweisung ist eine der größten Herausforderungen in multi-intelligenten Körpersystemen. Verschiedene Intelligenzen haben ihre eigenen Stärken, und die sinnvolle Zuweisung von Aufgaben an die am besten geeigneten Intelligenzen wirkt sich direkt auf die Gesamteffizienz aus.
Zentrale Lösungen
- Einsatz von Aufsichtsbeamten als zentrale Koordinatoren: Erstellen eines Supervisor-Agenten mit der Funktion create_supervisor des LangGraph Supervisors, der auf der Grundlage von vordefinierten Routing-Regeln oder maschinellem Lernen über die Zuweisung von Aufgaben entscheiden kann
- Klar definierte RollenteilungKlare Aufforderungen für jeden spezialisierten Mitarbeiter (z. B. Mathematikspezialist und Forschungsspezialist im Beispiel), um Rollenüberschneidungen zu vermeiden
- Annahme des Router-ModusAutomatisches Weiterleiten von Anfragen an den entsprechenden Agenten je nach Art der Aufgabe, z. B. werden Matheaufgaben an den Agenten für Matheexperten weitergeleitet
- Einstellung von Werkzeugberechtigungen: den Agenten nur die notwendigen Werkzeuge zuweisen (z.B. bekommen Mathe-Agenten nur Additions-/Multiplikationswerkzeuge), was eine spezialisierte Arbeitsteilung erzwingt
- Dynamischer LastausgleichSie können die Arbeitsbelastung der einzelnen Agenten überwachen, indem Sie die Entscheidungslogik des Aufsichtsagenten erweitern.
Umsetzung der Empfehlungen
Es wird empfohlen, den Routing-Mechanismus zunächst mit einfachen Aufgaben zu testen und die Komplexität der Aufgaben schrittweise zu erhöhen. Schlüsselwortbasiertes Routing kann vor dem Übergang zu maschinellen Lernmodellen zur Entscheidungsfindung implementiert werden. Es ist auch wichtig, eine klare Nachrichtenhistorie zu erstellen, um die Analyse der Auswirkungen der Aufgabenzuweisung zu erleichtern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangGraph Supervisor: ein Werkzeug zur Verwaltung der Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen mit Hilfe von Supervisor-IntelligenzenDie
