医疗AI多智能体资源调度：Python MCU池性能评测
近期在重构医疗AI服务平台时，遇到了典型的多智能体资源争用瓶颈。设想一下：急诊风险预警智能体检测到患者可能发生脓毒症，需要立即占用GPU推理；与此同时，影像分析智能体正批量处理CT扫描，同样竞争GPU算力；质控智能体要审核医嘱合规性，必须调用大语言模型接口；病历总结智能体则为出院患者生成报告——所有智能体都在争夺有限的GPU卡、模型并发槽位和API调用配额。
如果放任各个智能体自行管理资源抢占，后果显而易见：资源利用率失衡，部分GPU卡闲置，另一些被排队请求挤爆；优先级混乱，急诊任务可能被常规任务阻塞；更无法实现审计，谁占用了哪些资源、任务为何失败，完全无迹可寻。这正是引入中央调度器的直接动因。在多方会议系统中，这类组件被称为MCU（多点控制单元），而在AI多智能体场景中，它同样是不可或缺的核心枢纽。