ARGOのマルチ・インテリジェント・ボディ・コラボレーション・システムは、人間のようなチームによる認知アーキテクチャを採用しており、従来の単一の大規模言語モデルに比べて大きな利点を提供している：
- 分解能力複雑な要件（例：「業界分析レポートを作成する」）を受け取った場合、システムは自動的にタスクを情報収集、データ分析、レポート作成などのサブタスクに分割し、段階的に異なるインテリジェンスによって処理される。
- 専門分業ユーザーはさまざまな専門分野を持つインテリジェンス（データアナリスト、コピーエディターなど）を作成することができ、システムはタスクのタイプに応じてインテリジェンスの最適な組み合わせをインテリジェントにスケジューリングします。
- プロセスのトレーサビリティタスク実行中、ユーザーは各サブタスクの完了状況、中間結果、判断基準を見ることができ、この透明性が信頼性を飛躍的に高める。
- 結果の統合と最適化最終的なアウトプットは、複数のインテリジェンスによって相互検証され、品質管理される。
この設計は、学術研究における文献調査、ビジネス分析における市場調査など、多段階の処理を必要とする専門的なシナリオに特に適しており、単一のモデルによって生成される幻覚の問題を効果的に回避することができる。
この答えは記事から得たものである。ARGO: AIインテリジェントボディクライアント、PC上で展開・使用可能について
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