共同システム技術の導入
AutoAgentには、産業グレードのマルチインテリジェント・ボディ・コラボレーション・エンジンが組み込まれており、高度なタスク分解-割り当て-集約アーキテクチャを採用しています。ユーザが複雑なタスクを送信すると、システムは自動的にタスクのタイプを識別し、異なる専門分野（検索、分析、視覚化など）を持つサブタスクに分割し、異なる分野に特化したインテリジェンスに割り当てて共同で完了させます。各サブインテリジェンスは特定のツールチェインと知識ベースを備えている。
パフォーマンスデータ
- GAIAベンチマークテストにおいて、マルチ・インテリジェント・ボディ・モードは92.3%のタスク完了精度を達成した。
- 複雑な研究課題を処理する上で、単一知能よりも5～8倍効率的
- 数十のインテリジェンスを並行して管理できるワークフロー・オーケストレーション
代表的なアプリケーション・シナリオ
例えば、ユーザーが「2025年のAIトレンドを分析し、ビジュアルレポートを作成したい」とリクエストすると、検索インテリジェンスが最新の業界ホワイトペーパーを取得し、分析インテリジェンスが主要指標を抽出し、ビジュアライゼーションインテリジェンスがインフォグラフィックスを作成し、最後にコーディネーションインテリジェンスが完全な結果を統合して出力する。全プロセスは、人手を介することなく完全に自動化されています。
この答えは記事から得たものである。AutoAgent：自然言語によるAIインテリジェンスの迅速な作成と展開のためのフレームワークについて
