随着多代理工作负载在深度和复杂性上不断增长，一个问题变得至关重要：这些系统如何决定该做什么？ 我们最新的Kite AInsights文章由我们的研究员Kevin Ros撰写，探讨了这一过程背后的框架。 随着任务变得更加复杂，代理变得更加专业化，规划决定了系统是否能够将广泛的目标转化为协调的行动。 问题不再是“代理能否解决任务？” 而是“他们能否有效地分解、委派和执行？” 这项工作的核心是面向代理的规划（AOP），由三个分解原则指导： ☑️ 可解决性：每个子任务可以由单个代理处理 ☑️ 完整性：任务完全覆盖用户的目标 ☑️ 非冗余性：没有重复或无关的工作 元代理在协调角色中发挥作用，解释查询、分配任务，并通过以下方式完善计划： • 一个检测器，用于捕捉缺失或冗余的子任务 • 一个奖励模型，用于评估子任务的可解决性 结果是什么？ AOP提供了约10%的准确性提升，相较于单代理基线，约4%高于天真的多代理设置。 规划正在成为多代理系统的连接纽带——定义它们如何构建、协调和完成复杂的工作流程。