摘要
本文提出 Qualixar OS,首个用于通用 AI 智能体编排的应用层操作系统。该系统提供异构多智能体系统的完整运行时,支持多种 LLM 提供商与框架。主要贡献包括:定义 12 种多智能体拓扑的执行语义;开发具备历史策略记忆的 LLM 驱动团队设计引擎 Forge;构建结合强化学习与贝叶斯方法的三层模型路由机制;以及基于共识的评判流水线与内容归属系统。实验表明,该系统在自定义评估套件中实现了 100% 的准确率且成本极低。
AI 推荐理由
论文提出多智能体编排操作系统,核心在于任务拓扑执行语义与团队设计规划。
研究机构
Independent Researcher, Solution Architect, India
论文信息