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本文在周界防御模拟中比较了集中式、基于拍卖的共识式和独立式大语言模型（LLM）智能体团队，发现采用外部冲突解决协议的共识式团队实现了最低的防线突破率（15%），且提示词层面的预警可减少伪装入侵者造成的混淆。
Agora引入了一种基于拍卖的任务分配机制，用于LLM智能体，将推理步骤视为可交易物品，并使用校准后的置信度将任务路由到最有能力的专家模型，从而在多个基准测试中提升推理性能。
本文提出了一种面向循环智能制造的边缘AI驱动分散式任务分配框架，该框架利用学习排序方法来匹配赢家选择的排序性质。仿真结果表明，在高负载和紧截止期限场景下，延迟、截止时间满足率和能源效率均得到改善。