Die Intelligent Body Collaboration von Eigent verwendet einen Workflow aus Aufgabenzerlegung, Zuweisung und Aggregation. Nehmen wir das Beispiel der Erstellung eines Q2-Finanzberichts:
- Erstellung von Aufgaben: Benutzereingabe
eigent create-task --name "q2-report" --description "Generate Q2 financial report from CSV"Das System analysiert die Anforderungen und unterteilt sie automatisch in Teilaufgaben wie Datenbereinigung, Indikatorberechnung und Formaterzeugung. - intelligente Verteilung::
- EntwicklerintelligenzVerantwortlich für die Extrahierung von Daten aus CSV und die Berechnung von Metriken wie ROI, möglicherweise unter Verwendung der Python-Pandas-Bibliothek
- Dokumentation IntelligenzUmwandlung strukturierter Daten in Berichtsvorlagen, die den Rechnungslegungsstandards entsprechen, Layout und Visualisierung
- kalibriertes SmartphoneAutomatisches Überprüfen der Datenkonsistenz und Auslösen eines manuellen Überprüfungsprozesses, wenn Anomalien gefunden werden.
- parallele AusführungJede Intelligenz verarbeitet das Modul, zu dem sie gehört, gleichzeitig und tauscht Zwischenergebnisse über einen Mechanismus zur gemeinsamen Nutzung des Speichers aus. So gibt beispielsweise die Entwicklerintelligenz die Daten unmittelbar nach Abschluss der Berechnung an die Dokumentenintelligenz weiter.
- ErgebnisaggregationDas System integriert automatisch die Ausgabe des Berichts im PDF/PPT-Format und speichert ihn in der
output/Katalog oder direkt auf eine Integrationsplattform (z. B. Notion) übertragen.
Das Verfahren ist 3-5 mal effizienter als die herkömmliche Single-Thread-Verarbeitung und garantiert die Qualität des Outputs durch die spezialisierte Arbeitsteilung mit typisierten Intelligenzen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEigent: eine Open-Source-Desktop-Anwendung für automatisierte Multi-Intelligence-ZusammenarbeitDie































