MiroFlow löst das Problem der Aufgabenplanung effizient durch eine hierarchische Smart-Body-Architektur und ein modulares Design:
- Master Intelligence System KoordinierungsmechanismusAnalyse von Aufgaben mit Hilfe von Modulen zur Absichtserkennung und Abfrageerweiterung, mit globaler Planung und Aufgabenplanung durch Master-Intelligenzen
- Spezialisierte EinsätzeDie Hauptintelligenz verteilt domänenspezifische Aufgaben an vortrainierte Unterintelligenzen zur parallelen Verarbeitung.
- MCP-Server-IntegrationUnified Scheduling von externen Werkzeugen durch einen Modellkontext-Protokollserver zur Vermeidung von Ressourcenkonflikten
- Fehlertoleranz-ModulEingebauter Mechanismus zur Begrenzung des API-Flusses und Wiederholungsversuche im Netzwerk, um die automatische Wiederaufnahme von Aufgaben nach Unterbrechungen zu gewährleisten
Das Schema erreicht eine erste Ausführungserfolgsrate von 72,21 TP3T auf dem GAIA-Validierungsset und beweist damit seine Planungseffizienz.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiroFlow: ein Rahmen für den Aufbau, die Verwaltung und die Skalierung von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der ineffizienten Aufgabenplanung in multi-intelligenten Systemen lösen?
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