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怎样通过A2A改善供应链智能体的需求预测准确率？

2025-08-25

1.2 K

业务痛点

供应链各环节智能体（采购/仓储/物流）使用不同算法模型，导致预测偏差累积放大。

数据联邦
- 通过A2A的Artifact机制交换预测中间结果（如仓储智能体提供库存周转率矩阵）
- 使用content.parts传输结构化数据表（CSV/Parquet格式）
模型接力
- 采购智能体发起task_type: "demand_forecast"联合任务
- 物流智能体追加运输时效因子后返回task_update

试点企业应用该方案后，预测准确率提升28%，库存周转天数下降19%。