DocAgentのための階層的分析と多知能体連携スキーム
従来の文書生成ツールには文脈を理解する能力が欠けていた。4段階の品質向上戦略::
- 依存性分析ASTパーサーを通してコード呼び出し関係グラフを構築し、基本関数ドキュメントに優先順位をつける。
- 多重知能分業タスクを専用のインテリジェンス（文法分析／文書生成／品質検証）に分解し、メッセージキューを介してコンポーネントが共同作業を行う。
- クローズド・ループの文書評価パラメータ/返り値の記述の完全性を検証するASTチェッカー内蔵。
- パラメーター調整に関する推奨事項: agent_config.yamlのgeneration_settingsを修正し、精度を上げるために温度値を下げる（0.3-0.7）。
実践的なプログラム：
- ウェブインターフェースの "Enable Context Awareness "オプションをチェックする。
- 品質チェックの厳しさレベルを設定する（Basic/Strictモード）
- キーモジュールには、ベースモジュールの後にコンポジットモジュールが続く、スプリット生成ストラテジーを使用する。
この答えは記事から得たものである。DocAgent：Pythonコード・ドキュメンテーションを自動化するスマートなツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Pythonのコード文書生成の質を向上させ、文脈の正確性を確保するには？
