医疗AI多智能体资源调度：用Python构建高性能MCU资源池

最近在重构医疗AI服务平台时，遇到一个典型的多智能体资源争用问题。不妨想象一下这样的场景：急诊风险预警智能体检测到患者可能发生脓毒症，需要立即调用GPU进行推理；与此同时，影像分析智能体正在处理一批CT扫描，同样争抢GPU资源；质控智能体要分析医嘱合规性，需要调用大语言模型接口；病历总结智能体正为出院患者生成报告——所有智能体都在“抢”有限的GPU卡、模型并发槽位、API调用额度。

如果放任每个智能体自己管理资源抢占，结果可想而知：资源利用不均，有的GPU卡空闲，有的被排队挤爆；优先级混乱，急诊任务可能被常规任务阻塞；更谈不上审计，谁占用了什么资源、为什么失败，完全说不清楚。这正是引入中央调度器的根本原因。在多方会议系统中，这类组件被称为MCU（多点控制单元），而在我们面对的AI多智能体场景中，它同样是必不可少的核心枢纽。