EigentのIntelligent Body Collaborationは、タスク分解-割り当て-集約のワークフローを採用しています。例えば、第2四半期の財務報告書を作成する例を見てみましょう：
- タスクの作成ユーザー入力
eigent create-task --name "q2-report" --description "Generate Q2 financial report from CSV"システムは要件を分析し、データクレンジング、指標計算、フォーマット生成などのサブタスクに自動的に分解する。 - インテリジェント・ディストリビューション::
- デベロッパー・インテリジェンスCSVからデータを抽出し、ROIなどの指標を計算する。
- ドキュメンテーション・インテリジェンス構造化されたデータを会計基準に準拠したレポートテンプレートに変換し、レイアウトと視覚化を処理します。
- スマートフォンデータの整合性を自動的にチェックし、異常が見つかった場合は手動でレビュープロセスを起動します。
- 並列実行各インテリジェンスはそれが属するモジュールを同時に処理し、メモリ共有メカニズムを通じて中間結果を交換する。例えば、デベロッパーインテリジェンスは、計算が完了した直後にドキュメントインテリジェンスにデータを解放します。
- 結果集約PDF/PPT形式で出力されたレポートは、システムによって自動的に統合され、次の場所に保存されます。
output/カタログに掲載されるか、統合プラットフォーム（Notionなど）に直接プッシュされる。
このプロセスは、従来のシングルスレッド処理よりも3～5倍効率的で、タイプ分けされたインテリジェンスによる専門的な分業によってアウトプットの品質が保証される。
この答えは記事から得たものである。Eigent: 自動マルチインテリジェンス・コラボレーションのためのオープンソース・デスクトップ・アプリケーションについて
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