文章探讨了医疗 AI 服务平台中多智能体资源争用的问题。描述了急诊预警、影像分析、质控及病历总结等场景下对 GPU 和 API 资源的竞争情况。指出各自管理资源会导致利用率不均、优先级混乱及无法审计等问题，强调需要引入中央调度器（如 MCU）进行统一调度。
最近在重构我们的医疗 AI 服务平台时，遇到了一个典型的多智能体资源争用问题。想象一下这样的场景：
所有智能体都在"抢"有限的 GPU 卡、模型并发槽位、API 调用额度。如果让每个智能体自己管理资源抢占，结果就是：
这就是我们需要一个中央调度器的原因。在多方会议系统中，这类组件被称为MCU（多点控制单元）
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