MiroFlowのワークフローは5つの主要な段階に整理されている:
- 意図の認識とクエリの強化ユーザーの入力を分析し、タスクの意図を明確にするためにLLMを使用する。
- プランニングとタスクマスター・インテリジェンス
- サブインテリジェンスへの配属ドメイン固有のサブインテリジェンスに特化したタスクを割り当てる
- MCPサーバー経由でのツールへのアクセス接続モデル コンテキスト・プロトコル 外部ツールへのサーバー呼び出し
- 結果の統合とアウトプットの調整結果を統合し、質の高いアウトプットを確保するための専門的なサマリー・プロセス
このレイヤー設計は、複雑なタスクのモジュール処理を実現し、システムの信頼性とスケーラビリティを向上させる。
この答えは記事から得たものである。MiroFlow:AIインテリジェンスを構築、管理、拡張するためのフレームワークについて