构建供应链决策智能体的实施指南
针对供应链中的动态决策需求，可部署以下智能体团队：
- 市场感知Agent：集成DuckDuckGo工具监测原材料价格波动
- 物流协调Agent：调用Google Maps API计算运输路线和时效
- 库存分析Agent：连接ERP系统API获取实时库存数据
- 决策中枢Agent：综合各Agent输入，使用
structured_output=True生成采购建议表
关键技术实现包括：通过agent.team参数定义协作网络，设置priority_rules明确决策优先级，利用agno.com仪表盘监控各环节延迟。某制造业客户案例显示，该方案将异常响应时间从6小时缩短至15分钟。
This answer comes from the articleAgno: A framework for building multimodal intelligences with memory, knowledge and toolsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在供应链管理中如何应用多智能体协作实现实时决策？
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