マルチ・インテリジェント・ボディ・コラボレーションを可能にするアプローチ
PraisonAIは、PraisonAIAgentsクラスを通じて、複数の知能の協調を可能にします：
- 異なるスキルを持つインテリジェンスのインスタンスを個別に作成する
- すべてのインテリジェンスを PraisonAIAgents コンテナに追加します。
- システムはインテリジェンス間のコミュニケーションの仕組みとワークフローを自動的に確立する。
共同優位性分析
- 分業における専門化各インテリジェンスは、特定のタスク（調査／要約／実行など）に焦点を当てる。
- 複雑な問題の分解大規模な問題を複数のサブタスクに分割して並列処理する
- 知識の補完性異なる能力を持つインテリゲンチアは、互いの知識の限界を補い合うことができる。
- 効率性の向上非同期処理メカニズムにより、タスクの実行時間を大幅に短縮。
実用シナリオ
例えば、リサーチプロジェクトでは、リサーチインテリジェンスが情報収集を担当し、サマリーインテリジェンスがキーポイントの絞り込みを担当し、レポーティングインテリジェンスが最終レポートを作成する。このマルチインテリジェンス・パイプラインは、シングルインテリジェンスと比較して、より多くの情報を処理し、ファントムエラーを減らし、より専門的な結果を提供することができる。
技術基盤
PraisonAIのマルチインテリジェンス・アーキテクチャは、AutoGenやCrewAIのようなフレームワークのコラボレーションメカニズムを統合しており、開発者は複雑な分散システムの原理を理解することなく、マルチインテリジェンス・コラボレーションの配当を享受することができます。
この答えは記事から得たものである。PraisonAI：複雑なタスクの自動化ソリューションを簡素化するローコードマルチインテリジェントボディフレームワークについて
