サプライチェーンシナリオのためのマルチインテリジェンスの実装
サプライチェーン・マネジメントにおけるオートジェンの応用は、このように構成することができる：
- 役割の定義購買、倉庫管理、ロジスティクスなどに特化したインテリジェンスを作成し、各エージェントに対応するドメイン知識ベースを設定します。
- 協力メカニズムGroupChatを通じて部門横断的なコミュニケーションプロトコルを確立し、承認ワークフロー（message_filter）を設定する。
- ツール統合ERPシステムのAPIをドッキングし、インテリジェントボディが在庫、注文、その他のビジネスデータをリアルタイムで照会できるようにする。
- 意思決定支援需要予測とルート最適化計算のためのPython数学ライブラリを使用した構成分析インテリジェンス
- ヒューマン・マシン・コラボレーションUserProxyAgentの導入は、購買担当者の確認待ち。
典型的な応用例：在庫警告シナリオでは、監視インテリジェントボディは異常を発見した後、自動的に補充対話フローをトリガーし、購買インテリジェントボディと連携して注文スキームを生成し、最後にヒューマンエージェントによる実行を確認する。
この答えは記事から得たものである。オートジェン：マイクロソフトが開発したマルチインテリジェントな身体対話フレームワークについて
