SDOF — 状态机约束 MAS 编排：屏蔽非法操作，任务完成率 86.5%

Skill-SDOF-State-Constrained-Orchestration · 10-MAS

causalexperimentforecastingoptimizationmulti_agent广告与投放供应链与补货MAS与智能体工程风控与合规WF-A 智能补货WF-B 广告优化

实现难度⭐⭐⭐☆☆

业务优先级⭐⭐⭐⭐☆

业务视角

适用角色运营负责人 / CTO · 产品经理 · CEO

适用平台Amazon PPC + 库存 + 定价多 Agent 协作 · TikTok 内容运营流水线

什么情况下用运营任务太碎，选品/定价/广告/客服同时跑，人手严重不足；重复性运营动作需要 7×24 响应但没有足够人力

成功是什么样的多个 AI Agent 协作自动完成跨系统运营任务，运营团队人效提升 3-5 倍，7×24 无人值守运营

业务痛点

运营人手不够任务太多价格变化没有及时响应重复性工作占据太多时间想做 7×24 监控但没人盯

1. 解决的问题

SDOF 将 Multi-Agent System（MAS）的执行流程建模为有限状态机（FSM），通过双层防护机制确保 Agent 行为的合法性。

SDOF 将 MultiAgent System（MAS）的执行流程建模为有限状态机（FSM），通过双层防护机制确保 Agent 行为的合法性。

问题：多 Agent 广告优化链路中，执行 Agent 可能直接触发预算变更，跳过品牌负责人审批，造成未授权的大额消耗。

效果：广告执行 Agent 若尝试在 PROPOSE 阶段直接调用 `execute_budget_change`，`StateAwareDispatcher` 立即拦截，记录审计日志，返回 `IllegalTransitionError`，预算变更风险归零。

问题：供应链补货 Agent 在需求预测后可能自动下大额采购订单（PO），缺少人工确认节点导致库存积压风险。

请查看原始代码模板获取输入规格。

请查看原始代码模板获取输出规格。

未自动抽取；请查看原始 Skill 卡片。

代码块数量：3 · 路径：未检测到

# 见 paper2skills-code/mas/sdof_state_orchestration/model.py