Architektur und Vorteile des Multiagentensystems
Systemarchitektur
- Wechseln von Zweigen mit git checkout multi-agent
- Planner: zuständig für die Analyse auf hoher Ebene und die Aufgabenzerlegung (tools/plan_exec_llm.py)
- Ausführender: Verarbeitung spezifischer Implementierungen (Scratchpad)
Mechanismen der Zusammenarbeit
- Bedarfsanalyse und Einsatzplanung durch Planer
- Erstellung von detaillierten Implementierungsszenarien
- Der Ausführende erhält die Aufgabe und führt sie aus
- Feedback zur Umsetzung und Testergebnisse bereitstellen
- Die Planer optimieren die Folgepläne
Punkte zur Verbesserung der Effizienz
- Klare Arbeitsteilung verringert den Wechsel der Gedanken
- Parallele Verarbeitung von mehreren Teilaufgaben
- Umsetzungsstrategien für die automatische Optimierung
- Echtzeit-Rückkopplungsmechanismus
- Fehlervermeidung und Früherkennung
bestes Verfahren
Es wird empfohlen, mit einfachen Aufgaben zu beginnen, um sich mit dem Modell der Agenten-Zusammenarbeit vertraut zu machen, und die Komplexität der Aufgaben schrittweise zu erhöhen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDevin Cursor Rules: Cursor und Windsurfing für Devin verbessertDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie funktionieren Multiagentensysteme? Welche Effizienzgewinne gibt es bei der Entwicklung?
