背景
タスクの割り当ては、多知能体システムにおける重要な課題の一つである。さまざまな知能がそれぞれの強みを持ち、最も適切な知能にいかに合理的にタスクを割り当てるかが、全体の効率に直接影響する。
コアソリューション
- セントラル・コーディネーターとしての監督エージェントの利用: LangGraph Supervisorのcreate_supervisor関数で監督エージェントを作成し、事前に定義されたルーティングルールや機械学習に基づいてタスク割り当てを決定することができます。
- 明確な役割分担それぞれの専門家（例：数学の専門家と研究の専門家）に明確なプロンプトを設定し、役割の重複を避ける。
- ルーターモードの採用例えば、数学の問題は数学のエキスパートエージェントに送られます。
- ツール権限の設定必要な道具だけをエージェントに割り当てる（例えば、数学のエージェントは足し算・掛け算の道具しか持たない）。
- 動的負荷分散監督エージェントの決定ロジックを拡張することで、個々のエージェントのワークロードを監視することができます。
推奨事項の実施
まずは簡単なタスクでルーティング・メカニズムをテストし、徐々にタスクの複雑さを増していくことをお勧めする。機械学習モデルの意思決定に移行する前に、キーワードベースのルーティングを実装することができる。また、タスク割り当て効果の分析を容易にするために、明確なメッセージ履歴を確立することも重要である。
この答えは記事から得たものである。LangGraphスーパーバイザー：スーパーバイジングインテリジェンスを用いたマルチインテリジェンスコラボレーション管理ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " マルチインテリジェンス・コラボレーションにおける効率的なタスク割り当てを実現するには？
