マルチステップのタスクインテリジェンスを作るには、以下の重要なステップがある：
- インテリジェント・ボディ・ベースの構成::
- コンソールで新しいスマートボディを作成し、名前と説明を設定する。
- ベースモデルの選択（GPT-4やクロード3.5など）
- 温度などの発電パラメーターを設定する
- ツール統合::
- 内蔵ツールの追加（Brave検索など）
- 外部API接続の設定（例：Discord Webhook）
- ワークフロー設計::
- YAMLを使ってタスクフローを定義すると、典型的な構造は以下のようになる：
name: 任务名称 tools: 工具列表 main: 步骤序列
- プロンプト・インタラクション、条件判定（if）、ループ（foreach）、その他の構造のサポート
- YAMLを使ってタスクフローを定義すると、典型的な構造は以下のようになる：
- テストの展開::
- インプットのシミュレーションによるプロセスの検証
- 本番環境へのデプロイと実行の監視
例えば、研究ベースのインテリジェンスの典型的なプロセスには、クエリ生成→並列検索→結果集約→通知配信といったステップが含まれる。
この答えは記事から得たものである。Julep AI: DSLを使用したマルチステップ・インテリジェント・ボディワークフロー構築のためのAIクラウドプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Julep AIを使って多段階のタスクをこなすインテリジェンスを作るには？
