Org-Agent：从个人助理走向组织级智能体

研究者提出 Org-Agent，一个以约束为中心的推理框架，用于让语言模型智能体在组织中协调多用户请求并利用分散于交互中的知识。该框架将任务分解为原子子任务并构建任务依赖图，按拓扑排序调度执行，同时处理用户身份、权限、信息时效与冲突消解等组织约束。在 MUSES-Bench 和 GroupMemBench 上的实验验证了其在跨用户交互与决策、跨用户记忆与知识使用两方面的有效性。