代理联邦：一种面向大规模代理AI的语义感知通信架构

我们提出了代理联邦（FoA），一个将静态多代理协调转变为动态、能力驱动协作的分布式编排框架。FoA引入了版本化能力向量（VCVs）：使代理能力可通过语义嵌入进行搜索的机器可读配置文件，代理可借此宣传其能力、成本和限制。我们的架构结合了三个关键创新：（1）语义路由，通过分片HNSW索引将任务匹配到代理，同时通过成本偏置优化强制执行操作约束；（2）动态任务分解，兼容代理通过基于共识的合并将复杂任务分解为子任务的DAG；以及（3）智能聚类，将处理相似子任务的代理分组到协作通道中，在综合前进行k轮精炼。FoA建立在MQTT的发布-订阅语义之上，通过分层能力匹配和高效索引维护实现次线性复杂度。在HealthBench上的评估显示相比单模型基线有13倍提升，聚类增强的协作在需要多视角的复杂推理任务中尤为有效。该系统水平扩展同时保持一致性能，证明了语义编排与结构化协作可以释放异构代理联邦的集体智能。