供应链分析在决策中的高效利用仍是规划者面临的核心难题。关键任务如数据库查询、关键绩效指标（KPI）分析、需求预测和绩效诊断，需要数据工程、运筹学和业务领域的多学科知识。为此，我们提出了一种主体化系统，将业务决策与技术专长衔接起来。系统核心是协调代理（coordinator agent），它负责解析用户意图并将子任务分配给专门的专家代理（specialist agents）。
该框架同时支持探索性分析和确定性工作流，使规划者能够在临时提问和结构化流程之间自由切换。领域逻辑被封装在专家代理及其提示（prompt）中，实现了可扩展、模块化且可审计的设计，并通过以提示为中心的开发显著降低功能扩展成本。
我们在模拟多层级库存管理的测试环境中评估了该架构。实验表明，多代理设计在保持约 90% 准确率的同时，将输入 token 使用量降低约四倍，显著提升了可扩展性和成本效益。案例研究展示了可解释的次优检测和自动化预测优化，说明主体化架构能够有效融合开放式探索分析与确定性供应链分析工作流，为构建更易获取和可扩展的决策支持系统提供了实用路径。
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