多智能体适合在什么场景下应用

在多智能体（Multi-Agent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种：1.集中式调度（Centralized Scheduling）在这种模式下，有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。1.分布式调度（Distributed Scheduling）每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P网络等。1.市场驱动调度（Market-Driven Scheduling）智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。1.约束优化调度（Constraint Optimization Scheduling）将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。1.组织结构调度（Organizational Structuring）根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。1.基于规范协议的调度（Norm-based Scheduling）

此外，在观察这张图时，大家还可以发现一个关键点：我们在图中实现的是一个循环机制，而不是单向的流程。如果仅仅采用单向流程，那么将像工作流一样，随着对话的进行逐步跳转，直至最后一个智能体。在这种情况下，将无法从最后一个智能体跳转回初始状态。因此，在设计需要多轮协作的智能体时，我们应该在多智能体编排页面中，设计这些智能体的交互为一个闭环结构。这确保了用户在整个对话过程中能够自由地在不同智能体之间切换，克服了单向交互的限制。让我们通过一个具体的例子来更好地理解这一概念。以旅游场景为例，我们将设计三个智能体：分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排。让我们先把提示词写出来。同时，我们还应做好全局人物设定：当准备好提示词后，就可以开始在扣子上进行编排了，这里我省略了创建和填充的步骤，最终呈现的效果是这样的：这里有几个关键点需要注意，首先是跳转设置问题。扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式，其中独立识别模式是像我们在之前的流程图中看到的：每个节点都有一个独立识别模型。

此外，在观察这张图时，大家还可以发现一个关键点：我们在图中实现的是一个循环机制，而不是单向的流程。如果仅仅采用单向流程，那么将像工作流一样，随着对话的进行逐步跳转，直至最后一个智能体。在这种情况下，将无法从最后一个智能体跳转回初始状态。因此，在设计需要多轮协作的智能体时，我们应该在多智能体编排页面中，设计这些智能体的交互为一个闭环结构。这确保了用户在整个对话过程中能够自由地在不同智能体之间切换，克服了单向交互的限制。让我们通过一个具体的例子来更好地理解这一概念。以旅游场景为例，我们将设计三个智能体：分别负责景点推荐、路线规划和食宿安排。让我们先把提示词写出来。同时，我们还应做好全局人物设定：当准备好提示词后，就可以开始在扣子上进行编排了，这里我省略了创建和填充的步骤，最终呈现的效果是这样的：这里有几个关键点需要注意，首先是跳转设置问题。扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式，其中独立识别模式是像我们在之前的流程图中看到的：每个节点都有一个独立识别模型。