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Como obter uma alocação eficiente de tarefas em uma colaboração com várias inteligências?

2025-09-09 1.6 K

Histórico

A alocação de tarefas é um dos principais desafios em sistemas corporais com várias inteligências. Inteligências diferentes têm seus próprios pontos fortes, e como atribuir tarefas de forma razoável às inteligências mais adequadas afeta diretamente a eficiência geral.

Soluções essenciais

  • Uso de agentes de supervisão como coordenadores centraisCriar um agente de supervisão por meio da função create_supervisor do LangGraph Supervisor, que pode decidir sobre atribuições de tarefas com base em regras de roteamento predefinidas ou aprendizado de máquina
  • Divisão de funções claramente definidaDefina avisos claros para cada agente especializado (por exemplo, especialista em matemática e especialista em pesquisa no exemplo) para evitar a sobreposição de funções
  • Adoção do modo roteadorAgente especialista em matemática: encaminha automaticamente as solicitações para o agente apropriado de acordo com o tipo de tarefa, por exemplo, problemas de matemática são enviados para o agente especialista em matemática
  • Configuração de permissões de ferramentasAtribuir apenas as ferramentas necessárias aos agentes (por exemplo, agentes de matemática recebem apenas ferramentas de adição/multiplicação), forçando a divisão especializada do trabalho
  • Balanceamento de carga dinâmicoMonitoramento da carga de trabalho de agentes individuais: Você pode monitorar a carga de trabalho de agentes individuais estendendo a lógica de decisão do agente de supervisão.

Implementação de recomendações

Recomenda-se testar o mecanismo de roteamento com tarefas simples primeiro e aumentar gradualmente a complexidade das tarefas. O roteamento baseado em palavras-chave pode ser implementado antes da transição para a tomada de decisão do modelo de aprendizado de máquina. Também é importante estabelecer um histórico claro de mensagens para facilitar a análise dos efeitos da atribuição de tarefas.

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