Agora: Enhancing LLM Agent Reasoning Via Auction-Based Task Allocation
Agora：基于拍卖机制的LLM智能体推理任务分配框架
🧭 拍卖机制驱动的多智体任务分配优化 ★ 深度解读
University of Birmingham
通过校准置信度的拍卖机制，将复杂推理任务动态分配给最合适的专家模型，实现成本-质量可控。
📌 工作参考价值（4 点）
- 将推理流水线分解为子任务，以校准后的置信度作为出价基础，通过拍卖动态选择最优专家模型/工具，适合电商搜索、推荐系统中的多模型路由，有效降低推理成本并避免过度自信导致的错误分配。
- 校准策略（分组缩放+直方图分箱+在线自适应）可直接复用：先用静态校准器在多样化数据上消除原始模型置信度的系统性偏差，再用在线更新适配业务特有分布，确保模型选择基于真实能力而非幻觉。
- 成本敏感参数β提供直接的成本-质量调节旋钮，可在不同流量层级或业务优先级下灵活切换：Quality-First、Balanced、Cost-Efficient三种预设模式无需重新训练，适合成本敏感的线上服务。
- 框架与规划器解耦，可作为可插拔的分配层加入现有Multi-Agent系统，不侵入内部模型，也能集成数据集提供的分解步骤或基于LLM生成的依赖图，对搜索、Agent系统的容错调度有借鉴意义。