隨著多代理工作負載在深度和複雜性上不斷增長，一個問題變得至關重要：這些系統如何決定該做什麼？ 我們最新的Kite AInsights文章由我們的研究員Kevin Ros撰寫，探討了這一過程背後的框架。 隨著任務變得更加複雜，代理變得更加專業化，規劃決定了系統是否能將廣泛的目標轉化為協調行動。 問題不再是「代理能解決任務嗎？」 而是「他們能有效地分解、委派和執行嗎？」 這項工作的核心是以代理為導向的規劃（AOP），由三個分解原則指導： ☑️ 可解決性：每個子任務可以由單個代理處理 ☑️ 完整性：任務完全覆蓋用戶的目標 ☑️ 非冗餘性：沒有重複或不相關的工作 元代理扮演協調角色，解釋查詢、分配任務並通過以下方式完善計劃： • 一個檢測器來捕捉缺失或冗餘的子任務 • 一個獎勵模型來評估子任務的可解決性 結果是？ AOP提供了約10%的準確率提升，相較於單代理基準，並且比天真的多代理設置高出約4%。 規劃正成為多代理系統的連接組織——定義它們如何結構、協調和完成複雜的工作流程。