JoyAgent-JDGenie verwendet eine innovative Multi-Intelligenz-Kollaborationsarchitektur, um verschiedene komplexe Aufgabenszenarien zu bewältigen. Diese Architektur ermöglicht es verschiedenen spezialisierten Intelligenzen, zusammenzuarbeiten, wobei sich jede auf eine bestimmte Teilaufgabe konzentriert und das Gesamtziel durch den Koordinationsmechanismus des Rahmens erreicht.
Zu den architektonischen Merkmalen gehören:
- Klare Arbeitsteilung zwischen den Intelligenzen: Codegenerierung, Dokumentenverarbeitung, Datenanalyse usw. haben alle eigene Intelligenzen
- Dynamische Aufgabenzuweisung: automatische Zuweisung von Ressourcen des intelligenten Körpers entsprechend der Komplexität der Aufgabe
- Integration der Ergebnisse: Die Ergebnisse der einzelnen Intelligenzen werden von der Master-Intelligenz zu einer endgültigen Lösung zusammengefasst.
Beispiele zeigen, dass die Architektur komplexe Aufgaben wie den "Preisvergleich von Produkten auf einer Shopping-Website" effizient bewältigen kann: Die Web-Crawling-Intelligenz beschafft Preisdaten, die Analyse-Intelligenz übernimmt die Vergleichslogik, und die Reporting-Intelligenz erzeugt visuelle Ergebnisse. Entwickler können über die Konfigurationsdatei config.yaml auch leicht neue Sub-Intelligenzen hinzufügen, um die Möglichkeiten des Frameworks zu erweitern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelJoyAgent-JDGenie: ein quelloffenes Multi-Intelligenz-Framework zur Unterstützung der automatisierten Verarbeitung komplexer AufgabenDie
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