无NOD不行动：面向可靠服务智能体的异构多智能体架构

大语言模型（LLM）智能体不断推进服务类应用的发展，例如预订机票。然而，这些服务智能体在长时程任务中可靠性不足，常出现策略违反、工具幻觉与动作偏离意图等问题，严重阻碍其实际部署。为应对这些挑战，我们提出NOD（Navigator-Operator-Director），一种面向服务智能体的异构多智能体架构。与以往在对话上下文中隐式维护任务状态不同，我们将结构化的全局状态（Global State）外置，使Navigator能够显式跟踪任务状态并做出一致的决策。此外，我们在关键动作之前引入选择性外部监督，由独立的Director智能体验证执行并在必要时干预。由此，NOD有效抑制了长时程任务中的错误传播与不安全行为。在$τ^2$-Bench上的实验表明，NOD相较基线取得更高的任务成功率与关键动作精确率。更重要的是，NOD通过减少策略违反、工具幻觉和用户意图错位，提升了服务智能体的可靠性。