prescription
针对多代理协作中的任务分配问题，ANUS框架通过灵活的代理角色定义和自动化调度机制提供了以下实用方案:
- 角色专业化配置：在创建代理时明确指定角色类型(如研究员/分析师/写手)，系统会根据角色能力自动分配对应任务
- 动态负载平衡：使用Society类创建协作组时，框架会监控各代理处理时间，自动调整任务分发策略
- 手动干预接口：通过Python API可随时调用agent.reassign_task()方法重新分配特定任务
- 性能分析工具：运行时可添加–profile参数生成各代理CPU/内存占用报告，辅助优化配置
具体实施时，建议采用分层任务分解模式：先将复杂任务拆解为research→analysis→writing三个阶段，再通过Society.run()方法自动分配。若出现特定代理过载，可采用round-robin策略添加同类型代理实例。
This answer comes from the articleANUS: An Open Source AI Framework for Task Automation and Multi-Agent CollaborationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决多AI代理协作中任务分配不均衡的问题？
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