对话式需求响应: 通过智能体 AI 实现的双向 Aggregator-Prosumer 协调

住宅需求响应依赖持续的 prosumer 参与，但现有协调方式要么是完全自动化，要么仅限于单向 dispatch 信号和价格警报，缺乏提供丰富决策依据的可能性。本文引入了对话式需求响应 (CDR)，一种通过智能体 AI 实现的 Aggregator 与 prosumer 双向自然语言交互的协调机制。我们开发了一个两层多智能体架构，其中包含一个 aggregator 智能体，用于分发灵活性请求，以及一个 prosumer Home Energy Management System (HEMS)，通过调用基于优化的工具来评估可行性和成本效益。CDR 还支持 prosumer 发起的上游通信，preference 的变化可直接到达 aggregator。概念验证评估显示，交互在 12 秒内即可完成。该架构说明了如何通过智能体 AI 跨越 aggregator-prosumer 协调之间的鸿沟，同时保持自动化需求响应的可扩展性，同时保留持续 prosumer 参与所必需的透明性、可解释性和用户主动性。所有系统组件，包括 agent 提示、编排逻辑和仿真接口，均以开源方式发布，以便于可重复性和进一步发展。