Agent Orchestration（智能体编排）

Agent Orchestration 的核心是设计一个协调框架，使多个智能体能够通过消息传递、共享内存或黑板系统进行交互。常见模式包括集中式调度（如管理者-工作者）和去中心化协商（如合同网）。技术挑战包括任务分解、冲突解决、资源分配和可扩展性。代表性工作有 AutoGen、MetaGPT、CAMEL 等，它们利用大语言模型作为智能体大脑，通过编排实现复杂工作流。该领域正推动 AI 从单点智能向群体智能演进。