一种混合智能体AI框架用于智能供应链分析

供应链分析在决策中的高效利用仍面临重大挑战，因为数据库查询、关键绩效指标（KPI）分析、需求预测和性能诊断等关键任务需要涵盖数据工程、运筹学和领域知识的异构专长。本文提出一种用于供应链分析的智能体系统，通过协调智能体解读用户意图并分配子任务给专业智能体，弥合了业务决策与技术专长之间的差距。该系统支持探索性分析和确定性工作流，使规划者可在临时问题与结构化流程间灵活切换。领域逻辑被封装在专业智能体及其提示中，实现可扩展、模块化和可审计的设计，并通过以提示为中心的开发方式降低功能扩展成本。我们在一个模拟多级库存管理运营的测试环境中评估了该架构，结果表明，我们的多智能体设计达到90%的准确率，与单智能体基线相当，同时将输入令牌使用量减少约四倍，显著提升可扩展性和成本效益。此外，我们通过案例研究展示了可解释的次优性检测和自动预测优化，证明了智能体架构能够有效结合开放式的探索性分析与确定性的供应链分析工作流，为更易访问和可扩展的决策支持系统提供实际路径。