multi-agent-bidding/README.md

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

pip install -r requirements.txt

运行

# 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