平衡智能体工作负载的实践方案
当监督者智能体分配任务不均衡时，可以采取以下措施：
- 监控工作流状态：
- 通过Livekit控制台实时查看各智能体的
CPU/内存指标 - 在
app/monitoring/中添加自定义日志记录任务处理时长
- 通过Livekit控制台实时查看各智能体的
- 调整LangGraph配置：
- 修改
app/agents/langchain/config/workflow.json中的max_concurrent参数限制并行任务数 - 为耗时操作(如图像识别)设置专属队列路径
- 修改
- 智能体能力分级：
- 在
app/agents/implementations/中实现负载检查接口 - 监督者智能体优先分配任务给闲置实例
- 在
其他可行方案包括：1) 使用Kubernetes实现自动扩缩容 2) 在agent-search-by-json中实现任务优先级标记 3) 参考examples/load_balancing/中的示例代码实现轮询调度
本答案来源于文章《Oliva：语音控制的多智能体产品搜索助手》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样克服Oliva多智能体协作中的任务分配不均问题？
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