满帮集团比赛示意图生成

## 1. 比赛主题 本次比赛的主题是 **基于 Agentic AI 的卡车司机连续找货决策**。 参赛者需要开发一个司机找货智能体（Agent），让它在模拟货运平台环境中，代替司机在一个自然月的仿真周期内持续做决策。每一轮决策时，Agent 需要根据当前时间、车辆位置、可见货源、司机状态和偏好约束，在三类动作中选择一个： - **接单**：选择一笔可承接货源并完成运输。 - **休息**：在当前位置休息一段时间。 - **空驶**：不开单运输，主动移动到其他位置寻找后续机会。 比赛目标不是简单地找到单笔最高价订单，而是在动态环境中做长期经营决策，尽可能提高司机的月度净收益，并兼顾司机个性化偏好。 ## 2. 赛题背景 真实货运场景中，司机找货是一个连续、动态、带约束的经营过程。司机当前做出的选择会改变后续状态，例如： - 接一笔长途订单可能带来较高收入，但会消耗大量时间，并把司机带到新的城市或区域。 - 继续等待可能错过当前货源，但也可能等到更适合的订单。 - 空驶到热门区域会产生成本，却可能换来更多货源机会。 - 休息会减少可工作时间，但可能满足司机偏好或避开低价值时段。 因此，本赛题更接近一个“长期规划 + 工具调用 + 业务规则遵守”的 Agent 任务，而不是传统的静态分类、排序或回归任务。生成示意图，让我能够更加快速形象的理解这个比赛。