基于大模型的联动处置多智能代理协同框架

针对指挥员应对重大突发情况时的处置决策难题，提出一种基于大模型的联动处置多智能代理协同框架。该框架通过智能代理角色生成、多层级蒙特卡洛树与交互式提示学习等策略，优化群体决策效率与动作规划，同时引入分层机制与工作流管理理念，通过强化学习奖励函数共享提升协同效率，设计显式与隐式通信模式确保节点状态一致。实验表明，该框架在多种场景下表现优异，与传统任务分配手段相比，大大提高了面对突发事件时的反应速度和处置效率。