摘要
针对企业关键工作流中多智能体部署需满足严格策略约束与可审计性的挑战，本文提出 CAMCO（约束感知多智能体认知编排）。作为一种运行时协调中间件，它将多智能体决策建模为约束优化问题，集成约束投影引擎、自适应风险加权拉格朗日效用塑造及迭代协商协议。该方法无需重新训练即可兼容任意架构，并在企业场景中实现了零策略违规、低风险暴露及高效用保留，显著优于现有基线。
AI 推荐理由
论文提出多智能体协调层，核心解决任务规划中的约束优化与决策问题。
研究机构
International Business Machines (IBM)
South Carolina, United States
Global Atlantic Financial
Indiana, United States
DocuSign
Salesforce Inc
North Carolina, United States
论文信息