面向大规模企业 AI 的自主事件驱动多智能体编排

针对现有系统局限于离散请求响应且缺乏大规模验证的问题，本文评估了 DAG Plan and Execute 与 ReAct 在 208 个企业场景中的表现。研究发现规模而非复杂度主导性能，并提出任务管理器以实现连续运行。结果表明，DAG 在小规模下精度更高，而 ReAct 在大规模下更鲁棒；任务管理器显著降低了高优先级延迟并提升了事件处理正确率。