VoltAgentのマルチインテリジェント・ボディ・システム・アーキテクチャは、複雑なワークフロー・シナリオを処理するために特別に設計されています。このフレームワークは、タスクの分解と並列処理のために複数のサブインテリジェンスの連携を調整する「スーパーバイザインテリジェンス」の概念を導入している。実際には、各サブインテリジェンスは特定のタスクに集中し、スーパーバイザーは全体的なプロセス制御と結果の統合を担当する。
GitHubリポジトリ分析システムを例にとると、VoltAgentは、StarsFetcher（星の数を取得する）、ContributorsFetcher（貢献者のリストを取得する）、RepoAnalyzer（データを分析する）、およびSupervisor（スーパーバイザを調整する）などの特殊化されたインテリジェンスを作成できます。ユーザーが分析リクエストを送信すると、スーパーバイザーインテリジェンスが必要に応じて各サブインテリジェンスの機能を呼び出し、最終的に包括的な分析レポートを生成します。
このアーキテクチャの利点は、1) タスク処理効率の向上、2) 個々のインテリジェンスの複雑性の軽減、3) 機能の水平展開の容易さ、4) 強力な障害隔離、である。また、デバッグコンソールは視覚的なワークフロー監視を提供し、マルチインテリジェンスシステムの開発と保守を大幅に簡素化します。
この答えは記事から得たものである。VoltAgent：AIインテリジェンスを迅速に構築するためのTypeScriptオープンソースフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複雑なワークフローを処理するVoltAgentのマルチインテリジェント・ボディ・システム
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil