を使用している。LangGraphグラフィカル・ワークフローそのマルチインテリジェントなボディシステムには、3つの主要コンポーネントが含まれている：
1.役割分担
- 監督用スマートフォン中央スケジューラーとして機能し、タスクの種類を評価し、専門のインテリジェンスにルーティングする。
- インテリゲンチアを検索Qdrantデータベースのセマンティック/ベクトル混合検索を担当。
- インテリゲンチャの生成処理結果のフォーマットと自然言語応答
2.共同プロセス
- ユーザーの音声コマンドをDeepgramでテキスト化
- スーパーバイザーはインテントを解析し、対応するワークフローノードをトリガーする。
- サーチインテリジェンス、多次元検索にLangChain+Superlinkedを採用
- 生データをユーザーフレンドリーなアウトプットに変換するインテリジェンスの生成
3.エクステンション・メカニズム
開発者はできる：
- ある
app/agents/implementations/新たなインテリジェンスを加える - とおす
langchain/tools/専用工具の定義 - 修正
langgraph/config/プロセス・コンフィギュレーション・ファイルは
このアーキテクチャは、各インテリジェンスが特定の能力ドメインのみに集中するような、複雑なタスク分解を必要とするシナリオに特に適している。
この答えは記事から得たものである。Oliva：音声制御のマルチインテリジェンス製品検索アシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " オリバのマルチ・インテリジェント・ボディ・アーキテクチャーはどのように機能するのか？
