在近期医疗AI服务平台的重构过程中，我们遇到了一个典型的多智能体资源争用问题。不妨设想这样一个场景：急诊风险预警智能体检测到患者可能发生脓毒症，必须立即调用GPU进行推理分析；与此同时，影像分析智能体正在处理一批CT扫描，也在争夺相同的GPU资源；质控智能体需要调用大语言模型接口来审核医嘱合规性；病历总结智能体则为出院患者生成报告——所有智能体都在激烈竞争有限的GPU卡、模型并发槽位以及API调用额度。
如果放任每个智能体自行管理资源抢占，后果显而易见：资源利用不均衡，部分GPU卡闲置，另一些则因排队而超载；优先级混乱，急诊任务可能被常规任务阻塞；更严重的是缺乏审计能力，谁占用了哪些资源、为何失败，完全无从追溯。这正是引入中央调度器的关键所在。在多方会议系统中，这类组件通常称为MCU（多点控制单元），而在我们面对的AI多智能体场景中，它同样是不可或缺的核心枢纽。
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