面向大规模企业AI的自主事件驱动多智能体编排

arXiv cs.AI 论文
multi-agent orchestration enterprise-ai event-driven scale arxiv

摘要

本文评估了多智能体编排架构（DAG Plan and Execute、ReAct）在企业规模下的表现，并引入了一个任务管理器以实现持续的事件驱动操作，展示了在延迟和正确性方面的改进。

arXiv:2606.20058v1 公告类型：新提交 摘要：企业AI旨在实现跨专业智能体的持续事件监控、检测和行动，但现有的多智能体系统大多假设离散的请求-响应工作流，并且在企业规模下的研究尚不充分。我们评估了DAG Plan and Execute和ReAct两种架构在208个从生产环境衍生的企业场景中的表现，这些场景涵盖Persona（<10个智能体）、Department（20-80个）和Enterprise（200个）三种规模。我们引入了一个任务管理器，通过优先级推断、相关事件合并和抢占实现持续操作。结果表明，决定编排性能的主要因素是规模，而非任务复杂度：两种架构在小规模下表现良好，但在企业规模下性能下降，此时智能体发现噪声成为主要瓶颈，简单任务的退化比复杂任务更严重。DAG Plan and Execute在小规模下提供更高的精度和结构化并行化，但其较高的开销在企业规模下更为突出；ReAct通过增量处理失败而更加鲁棒。任务管理器将高优先级队列延迟降低了14-75%，并将企业规模下的相关事件正确性提升了超过20个百分点。
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缓存时间: 2026/06/20 14:35 

# 面向企业级AI的可扩展事件驱动型多智能体编排
来源：https://arxiv.org/abs/2606.20058
查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2606.20058）

> **摘要：** 企业级AI正朝着跨专业智能体的持续事件监控、检测与行动方向发展，然而现有的大多数多智能体系统仍假设离散的请求-响应工作流，且在企业规模下的研究尚不充分。本文在涵盖Persona（<10个智能体）、Department（20-80个）和Enterprise（200个）三种规模的208个生产衍生企业场景中，对DAG Plan and Execute与ReAct两种架构进行了评估，并引入了一个任务管理器，通过优先级推理、相关事件合并与抢占实现持续运行。结果表明，决定编排性能的主要因素是规模而非任务复杂度：两种架构在小规模下表现良好，但在企业规模下，随着智能体发现噪声成为主要瓶颈，性能出现下降，其中简单任务的下降幅度比复杂任务更为显著。DAG Plan and Execute在较小规模下提供了更高的精度和结构化并行能力，但其较高开销在企业规模下进一步恶化；ReAct则通过增量式错误处理展现出更强的鲁棒性。任务管理器将高优先级队列延迟降低了14%-75%，并在企业规模下将相关事件正确率提升超过20个百分点。

## 提交历史

来自：Leonidas Raghav [查看邮件](https://arxiv.org/show-email/97c58942/2606.20058) **[v1]** 2026年6月18日星期四 10:32:38 UTC（2,801 KB）

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