多智能体协作的指挥层框架

当前多智能体方案如 AutoGen、CrewAI 主要依赖预设的对话拓扑或角色分工，但缺乏动态节奏控制——容易出现多个 agent 同时争抢调用、信息冗余广播、关键节点被淹没的问题。Harmonist 的核心差异在于引入了类似音乐指挥的"节拍-声部-动态"三元调度模型，显式控制 agent 的发言时机和注意力权重。

这个设计思路与 Google DeepMind 的 AlphaEvolve 中的 tournament-style 调度有相似之处，但更偏向工程化落地而非研究性质。如果你正在用 LangGraph 搭多 agent 系统且被状态爆炸困扰，可以对比测试它的 orchestration 开销；如果是做客服、投研等需要严格轮次控制的场景，它的显式调度可能比纯依赖 LLM 自我协调更可靠。