Background
在多智能体系统中，任务分配是关键挑战之一。不同智能体各有所长，如何将任务合理分配给最合适的智能体直接影响整体效率。
Core Solutions
- 使用监督代理作为中央协调者：通过LangGraph Supervisor的create_supervisor函数创建监督代理，它可以基于预定义的路由规则或机器学习决定任务分配
- 定义明确的角色分工：为每个专门代理设置清晰的prompt（如示例中的数学专家和研究专家），避免角色重叠
- 采用路由器模式：根据任务类型自动将请求路由到相应代理，例如数学问题发送到数学专家代理
- 设置工具权限：只给代理分配必要的工具（如数学代理只获得add/multiply工具），强制专业化分工
- 动态负载均衡：可以通过扩展监督代理的决策逻辑，监控各个代理的工作负载
Implementation of recommendations
建议先用简单任务测试路由机制，逐步增加任务复杂性。可先实施基于关键词的路由，再过渡到机器学习模型决策。同时要建立清晰的消息历史记录，方便分析任务分配效果。
This answer comes from the articleLangGraph Supervisor: a tool for managing multi-intelligence collaboration using supervising intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现多智能体协作中的高效任务分配？
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