feat: 多智能体竞标调度系统 v1.0.0

核心组件:
- Orchestrator: 意图理解、任务拆分、竞标管理、结果验证
- Worker: 竞标任务、执行交付
- TaskBoard: 状态管理、信息存储
- BidEvaluator: 竞标评估算法
- ExecutionMonitor: 执行监控、超时处理
- LLMClient: 大模型接口调用

功能特性:
- 竞标机制:Agent主动竞争任务
- 动态调度:串行/并行任务智能调度
- 智能容错:超时切换、验证重试
- 质量保证:结果验证、历史追踪

Web界面:首页、请求列表、任务列表、Agent管理
API接口:请求/任务/Agent管理、测试接口
端口:19015
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# 多智能体竞标调度系统
基于邮件方案实现的多智能体竞标调度架构,核心包含:
- **规划Agent (Orchestrator)**:意图理解、任务拆分、竞标管理、结果验证
- **执行Agent (Worker)**:竞标任务、执行交付
- **任务公告板 (Task Board)**:状态管理、信息存储
## 核心特性
### 1. 竞标机制
Agent主动竞争任务展示能力和方案规划Agent综合评估选择最佳执行者。
评估公式:
```
综合得分 = 0.3×能力匹配 + 0.2×自信度 + 0.2×时间效率 + 0.2×方案质量 + 0.1×历史表现
```
### 2. 动态调度
- **串行任务**:严格按依赖关系执行
- **并行任务**:最大化并发执行
- **任务图**:自动计算执行顺序
### 3. 智能容错
- **超时切换**超时后自动启动备选Agent
- **验证重试**:验证失败给予重试机会
- **历史追踪**:记录失败原因,改进系统
### 4. 质量保证
- **结果验证**:完整性、正确性、质量检查
- **反馈改进**验证失败时给予Agent反馈
- **历史统计**追踪Agent表现数据
## 技术架构
```
用户请求 → 意图理解 → 任务拆分 → 任务发布 → 竞标收集 →
竞标评估 → 执行分配 → 执行监控 → 结果收集 → 结果验证 →
├─ 验证通过 → 结果整合 → 返回用户
├─ 验证失败 → 重试机会 → 再次失败 → 换Agent
└─ 全部失败 → 任务终止 → 返回错误报告
```
## 安装
```bash
pip install -r requirements.txt
```
## 运行
```bash
# 方式1使用启动脚本
./start.sh
# 方式2直接运行
python3 -m app.app --port 19015
# 方式3后台运行
nohup python3 -m app.app --port 19015 > logs/app.log 2>&1 &
```
## API接口
### 用户请求
- `POST /api/request` - 创建用户请求
- `GET /api/request/<id>` - 获取请求详情
- `GET /api/requests` - 列出所有请求
### 任务管理
- `GET /api/tasks` - 列出所有任务
- `GET /api/task/<id>` - 获取任务详情(含竞标和尝试记录)
### Agent管理
- `GET /api/agents` - 列出所有Agent
- `POST /api/agent` - 注册Agent
- `DELETE /api/agent/<id>` - 注销Agent
### 测试接口
- `POST /api/test` - 快速测试LLM
- `POST /api/test_intent` - 测试意图分析
- `POST /api/test_split` - 测试任务拆分
## 配置
LLM接口配置在 `app/llm_client.py`
- 默认URL: `http://192.168.2.17:19007/v1`
- 默认模型: `auto`
可通过环境变量或代码修改配置。
## Web界面
访问 `http://localhost:19015` 打开Web管理界面
- **首页**:发送请求、查看日志、统计信息
- **请求列表**:查看历史请求及详情
- **任务列表**:查看任务执行状态
- **Agent管理**注册、注销、查看Agent
## 默认Agent
系统预设4个Agent
| Agent | 能力 |
|-------|------|
| coder_agent | coding, debugging, optimization |
| search_agent | search, research, summarization |
| writer_agent | writing, documentation, translation |
| analyst_agent | analysis, reporting, visualization |
可通过API或Web界面注册新Agent。
## 数据存储
任务数据存储在 `~/.multi_agent/task_board.json`
## Git仓库
http://192.168.2.8:12007/coder/multi-agent-bidding