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怎样解决多智能体系统中任务分配不均衡导致的效率低下问题？

2025-08-30

1.2 K

动态负载均衡解决方案

PrimisAI Nexus提供三种机制优化任务分配：

1. 监督智能体决策树
Supervisor会基于任务复杂度自动拆解子任务，通过内置的优先级算法（如最短处理时间优先）分配工作。例如处理数据分析任务时，会优先分配高计算量任务给空闲智能体。
2. 智能体能力标签
注册智能体时定义specialization参数（如”code_optimization”、”data_cleaning”），系统会自动匹配专业能力与任务需求，避免低效分配。
3. 实时资源监控
启用调试模式后，Debugger会记录各智能体的：

当检测到某智能体负载超过阈值时，Supervisor会启动动态扩容机制：
1. 自动克隆高负载智能体
2. 基于YAML配置快速生成新智能体
3. 采用轮询调度算法重新分配任务

建议配合日志分析定期优化智能体配置，典型场景下可使系统吞吐量提升30%以上。