在多個專家和多種資源限制的情況下，設計一個有效的遞延決策系統需要考慮以下幾個方面：
專家選擇機制：根據不同情境和任務特徵，設計一個專家選擇機制。這可以通過評估每位專家的歷史表現和專業領域來實現，確保在特定情況下選擇最合適的專家進行決策。
資源分配策略：制定明確的資源分配策略，以確保在有限的預算內最大化整體效益。這可以通過優化算法來實現，根據每個專家的預期回報和成本來分配資源。
遞延決策模型：建立一個遞延決策模型，該模型能夠根據當前的上下文信息和專家的預測性能來決定是否將決策推遲給專家。這需要考慮到專家的反應時間和成本，以便在資源有限的情況下做出最佳選擇。
多臂賭徒框架：將遞延決策問題建模為多臂賭徒問題，通過探索和利用的策略來平衡模型和專家的預測。這樣可以在不確定的情況下，根據歷史數據和當前上下文信息做出更明智的決策。
持續學習和適應：系統應具備持續學習的能力，能夠根據新數據和專家的反饋不斷調整決策策略。這可以通過在線學習算法來實現，確保系統能夠隨著環境的變化而適應。