MoA（Mixture-of-Agents）多模型协作框架设计

一、系统整体架构与设计

MoA 的集成总体架构可采用分层+模块化的微服务理念进行设计，形成“前端 UI 层——中间件/任务调度层——模型服务层——数据与运维支撑层”的整体结构，涵盖以下核心组件：

1. 前端 UI 层

   • 负责用户的交互，例如输入需求描述，查看代码生成与空间分析结果等。
   • 可基于 Web 或桌面端应用实现（如 React、Vue、Electron、.NET MAUI 等）。

2. 中间件/任务调度层

   • 负责管理和编排多模型协作的工作流逻辑（如需求解析、逻辑推理、代码生成、空间智能分析、反馈与优化等）。
   • 通过自定义工作流引擎（可基于 LangChain 或其他相似框架）实现动态任务分配和状态跟踪。
   • 提供 API 接口或内部微服务间的通信机制（REST、gRPC、GraphQL 等），实现可插拔的任务路由。

3. 模型服务层

   • 包含各类大模型服务实例，包括 Llama 3.3、Mistral 13B、Code Llama、GPT-4、以及 GeoGPT + SAM 等。
   • 每个模型服务既可以独立部署，也可以集群化或容器化部署，提高伸缩与容错能力。
   • 利用硬件加速（GPU/TPU）或量化技术来提高推理效率，或对高并发负载提供支持。

4. 数据与运维支撑层

   • 负责管理中间产物（如解析后的 JSON、逻辑框架、代码片段、空间标注信息等）以及模型的元数据。
   • 提供日志收集与监控、性能指标（如延迟、吞吐量、GPU/CPU/内存使用情况）等，为后续优化提供依据。
   • 采用分布式存储和数据库（如 MongoDB、PostgreSQL、ElasticSearch 等）来管理任务与日志；利用 MLflow 或 Weights & Biases 等平台进行模型版本管理和监控。

1.1 关键设计要点

1. 可扩展性：采用微服务或容器化部署方式（Docker + Kubernetes），可根据业务需求随时增加/替换模型；通过服务发现与自动伸缩，满足高并发需求。
2. 模块化：各模型的功能相对独立，并