基于EVA-1模型的ArkAgentOS创新性地将单一大模型能力解耦为多个专业化智能体。该框架通过动态任务分解算法，能把用户用自然语言描述的宏观目标（如”撰写行业分析报告”）自动拆解为数据采集、分析建模、可视化呈现等子任务，并分配给不同智能体协同完成。相较于传统单模型方案，该架构具有三项显著优势：在生物医药领域，专家级智能体能模拟科研人员的思维范式处理文献综述；在商业分析场景，支持6-8个智能体并行处理市场数据爬取与情感分析；通过记忆模块实现跨任务知识复用，使智能体在执行流程中持续进化。实际测试显示，处理同等复杂度的医药研发文献整理任务，采用多智能体架构可缩短70%的工作时长。
この答えは記事から得たものである。AutoArk：複雑なタスクを共同処理するマルチインテリジェンスAIプラットフォームについて
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