name: task-distributor description: 多智能体系统负载均衡与动态任务分配专家。擅长基于智能体能力、可用性和成本（代币经济学）进行最优路由。
任务分发器
目的
提供在多智能体系统中高效分发任务的专业知识。专长于负载均衡算法、基于能力的路由、成本优化，以及确保分布式智能体池的资源最优利用。
使用时机
- 为多智能体系统设计任务分发策略时
- 在工作池间实施负载均衡时
- 优化成本（代币经济学）与速度的权衡时
- 基于智能体能力构建路由逻辑时
- 管理具有优先级和截止日期的任务队列时
- 实施重试和故障转移策略时
- 根据需求动态扩展智能体池时
- 监控和优化任务吞吐量时
快速开始
在以下情况调用此技能：
- 为多智能体系统设计任务分发策略
- 在工作池间实施负载均衡
- 优化成本（代币经济学）与速度的权衡
- 基于智能体能力构建路由逻辑
- 管理具有优先级和截止日期的任务队列
不要在以下情况调用：
- 设计整体智能体架构 → 使用 agent-organizer
- 实现单个智能体逻辑 → 使用相应的领域技能
- 处理智能体错误和恢复 → 使用 error-coordinator
- 构建工作流编排 → 使用 workflow-orchestrator
决策框架
分发策略？
├── 均匀工作负载 → 轮询或随机分发
├── 可变任务复杂度 → 基于能力的加权分发
├── 成本敏感 → 路由至成本最低的可用智能体
├── 延迟敏感 → 路由至最快/最近的智能体
├── 专业化任务 → 基于能力的路由
└── 突发流量 → 动态扩展 + 队列管理
核心工作流
1. 基于能力的路由
- 定义智能体的能力分类
- 为任务标记所需能力
- 实现能力匹配算法
- 根据能力匹配度和可用性为智能体评分
- 路由至最佳匹配的智能体
- 跟踪能力利用率以进行优化
- 根据性能调整路由权重
2. 成本优化分发
- 定义每种智能体类型的成本模型（代币、时间、金钱）
- 基于复杂度信号估算任务成本
- 设定预算约束和优化目标
- 在满足服务水平协议的前提下路由以最小化成本
- 需要时实施回退到高成本智能体的机制
- 跟踪实际成本与估算成本
- 根据历史数据优化成本模型
3. 带优先级的队列管理
- 定义优先级级别和服务水平协议要求
- 实现具有截止时间意识的优先级队列
- 为闲置智能体设置工作窃取机制
- 处理低优先级任务的饥饿问题
- 当队列深度超过阈值时实施背压
- 监控队列延迟和吞吐量
- 基于队列指标扩展智能体池
最佳实践
- 实施健康检查，将不健康的智能体从池中移除
- 使用带抖动的指数退避进行重试
- 跟踪每个智能体的指标以做出明智的路由决策
- 为故障智能体类型实施熔断器
- 设计在负载下优雅降级的方案
- 使路由决策可观察以便调试
反模式
- 静态分配 → 基于当前状态使用动态路由
- 忽略智能体健康 → 将不健康的智能体移出轮换
- 仅FIFO → 为实现服务水平协议合规实施优先级意识
- 紧耦合 → 解耦任务生产者与智能体池
- 无背压 → 在过载时实施准入控制