オートジェンの多分野にわたるアプリケーションの実践
オートジェンの汎用性の高いアーキテクチャは、複数の専門分野にわたって独自の価値を発揮する：
1.インテリジェントなプログラミング支援
- コードレビュー、デバッグ、最適化のためのマルチインテリジェンス・コラボレーション
- UserProxyAgentによる人間とコンピュータのペアプログラミング
- 典型的な使用例：アルゴリズム実装の自動生成とテスト
2.複雑な問題解決
- 数学的証明問題を多知性体の議論プロセスとして分解する
- 異なる専門分野の知識ベースを組み合わせるインテリゲンチア
- 典型的な使用例：オリンピックの問題に対するマルチアングルの解答。
3.ビジネスプロセスの自動化
- サプライチェーン最適化シミュレーションシステムの構築
- 財務リスク評価対話の流れの構築
- 典型的な使用例：インテリジェントな顧客サービス作業指示の複数部門連携処理
4.教育・研究
- 対話型ティーチングエージェントシステムの開発
- 研究文献分析のための共同ネットワーク構築
- 典型的な使用例：マルチロール歴史イベント討論シミュレータ
マイクロソフトの公式な例では、コード生成タスクにマルチインテリジェンス連携を使用することで、1世代の正答率を371 TP3 T向上させることができる。エコシステムの成長に伴い、AutoGenはIoTやゲームAIなど、より広範な分野へと拡大している。
この答えは記事から得たものである。オートジェン：マイクロソフトが開発したマルチインテリジェントな身体対話フレームワークについて
