小明：嘿，小李，你最近在研究什么新项目吗？

小李：我在做一个基于人工智能的排课系统，感觉挺有意思的。

小明：哦？那这个系统是怎么工作的呢？

小李：它会根据教师、教室和课程的需求，自动分配时间表。不过我还在尝试用人工智能体来优化这个过程。

小明：人工智能体？你是说像一个智能代理那样运作吗？

小李：没错，我可以把每个课程看作一个“代理”，它们之间可以相互沟通，找到最优的排课方案。

小明：听起来很高级。那这个系统有没有考虑代理价的因素？

小李：当然有！比如，不同的教师可能有不同的“代理价”，也就是他们对某些时间段的偏好或成本。我们可以把这些信息作为输入，让人工智能体在安排时综合考虑。

小明：这样是不是能避免冲突，提高满意度？

小李：正是如此。而且我们还可以使用遗传算法或者强化学习来不断优化这些代理价，使系统更加智能。

小明：那你现在有具体代码了吗？

小李：是的，下面是一个简单的示例：

    class CourseAgent:
        def __init__(self, name, cost):
            self.name = name
            self.cost = cost

        def assign_time(self, time_slot):
            print(f"{self.name} assigned to {time_slot} with cost {self.cost}")

    agents = [CourseAgent("Math", 5), CourseAgent("Physics", 3)]
    for agent in agents:
        agent.assign_time("Monday 10:00")
    

小明：这代码看起来不错，但实际应用中应该更复杂吧？

小李：没错，这只是个基础框架。未来我们还可以加入更多动态因素，比如教师的可用性、教室的容量等。

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小明：看来人工智能体真的能让排课系统变得 smarter！

小李：是的，而且通过代理价的引入，系统能更好地平衡各方需求。