Org-Agent: Beyond Personal Assistants Towards Organizational Agents
Org-Agent：组织级多用户智能体的约束中心推理框架
🧭 组织级多用户 Agent 约束感知调度 ★ 深度解读
The Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR
提出约束中心的组织级智能体框架，用任务依赖图加约束感知工具同时提升跨用户决策与记忆利用
📌 工作参考价值（4 点）
- 多角色协作工作流：把运营、风控、商品等多方请求拆成原子子任务并构造 Task Dependency Graph，拓扑排序后先解决依赖（如先取库存/风控结论再出促销方案），可避免 LLM 一次性处理全部上下文时的遗漏与冲突。
- 显式建模组织约束：将用户身份、权限、信息归因、时效、冲突解决规则做成节点属性或元数据过滤条件，执行时按 asker 身份过滤记录（如 author=UserID + phase），能显著降低越权泄露和错误归因，适合客服/审批类 Agent。
- 证据获取工具三件套：相似度评分（lexical+semantic，α=0.5 平衡）+ 条件过滤 + 关系遍历（reply/decision 边），比纯 RAG 或全量建图更准且成本更低；多轮对话、售后记录、团队消息流检索可直接复用。
- 执行记忆 Read/Write：把前置节点结果写进 structured records/running summary，下一节点组装上下文时读取；在选品→定价→投放等长链路推荐 Agent 中维护执行记忆，可减少重复检索和上下文丢失。