面向多智能体生成式 AI 工作流的约束过程映射

针对监管场景下复杂多步工作流，本文提出一种形式化为有限视界马尔可夫决策过程（MDP）的多智能体系统。该系统采用有向无环结构，各智能体对应特定决策阶段，通过预定义转换处理任务升级或完成。利用蒙特卡洛估计量化认知不确定性，并在自动标记或人工审查状态终止以捕捉系统级不确定性。在自残检测安全评估案例中，该方法相比单智能体基线显著提升了准确率，大幅减少了人工审查需求并降低了处理时间。