赛题题目：智能体操作系统中的多智能体协作技术

赛题说明：

多智能体协作系统借鉴了人类社会的协作原则，通过分工合作，结合各个智能体的优势，完成一些超出单个智能体能力范围的任务。例如，多智能体协作系统可以用于模拟和优化交通、能源、物流等领域的复杂系统，也可以用于设计和实现智能家居、智能城市、智能工厂等应用场景。随着多智能体协作系统的愈发复杂，在多智能体协作系统中实现高效的任务调度与协作，成为推动通用人工智能落地的重要课题。为此，AIOS应运而生。AIOS 是一个开源的大模型智能体操作系统，包含专门设计的大模型内核、智能体调度器、上下文管理器、内存与存储管理器、工具管理器以及访问控制机制，可有效管理大模型及外部工具等系统资源。基于此架构，AIOS 能显著提升智能体的任务执行效率，实测可达最高 2.1 倍的性能提升。通过对资源分配和大模型上下文切换的优化，AIOS 不仅在当前环境中展现出高效率和高可扩展性，也为未来实现更高水平的通用人工智能奠定了基础。

赛题要求：

本赛题基于 “Linux + AIOS + 端侧大模型（7B或8B）” 的环境，要求参赛队伍在 AIOS 框架内实现对多智能体协作的支持。具体要求如下：

1. 参赛队伍自行拟定单智能体无法完成的复杂任务，并围绕该任务使用 AIOS-Agent SDK 设计多智能体协作系统，应包含不少于4种可协作的智能体。
2. 复杂任务应可分解为不少于4个可并行执行的子任务，根据子任务的特性，多智能体协作系统应将子任务自动分配给不同的智能体完成子任务。
3. 设计合理的多智能体协作模式，实现对复杂任务的自动化执行。协作流程中，不少于3对不同类型智能体之间应存在双向交互。
4. 多智能体协作过程中应考虑并满足子任务执行的先后顺序及依赖关系的约束，确保整体流程有序进行。

评分标准：

功能完整性（50%）：

• 自行拟定的复杂任务合理，满足赛题对任务场景的要求（40分）；
• 多智能体的实现及整体协作流程设计满足赛题要求（60分）。

应用效果（50%）：

• 与多智能体串行完成任务相比，在智能体操作系统中并发完成任务的总时间应减少不少于20%（50分）；
• 多智能体协作应能正确完成任务（50分）。

赛题联系人：

纪斌 jibin@nudt.edu.cn 涂宏魁 tuhkjet@foxmail.com 刘美燕 liumeiyan@kylinos.cn

参考资料：

• [1] AIOS开源代码库：https://github.com/agiresearch/AIOS
• [2] 论文：《AIOS: LLM Agent Operating System》（https://arxiv.org/abs/2403.16971）
• [3] 论文：《Multi-Agent Collaboration Mechanisms: A Survey of LLMs》（https://arxiv.org/pdf/2501.06322）
• [4] 开源代码库：Optimized Workforce Learning for General Multi-Agent Assistance in Real-World Task Automation（https://github.com/camel-ai/owl）

参赛资源支持：

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