チャレンジ分析
従来のマルチ・インテリジェンス・システムは、複雑な通信プロトコルと状態管理に対処する必要があったが、PocketFlowはその最小限の設計により、このプロセスを簡素化する。
アップグレード・プログラム
- 内蔵接続メカニズム：使用
connect()インテリジェント・ボディ間のデータ・フローを確立する方法flow.connect("agent1", "agent2") # 单向连接 flow.connect("agent2", "agent1") # 双向通信 - 視覚的なワークフロー：ノードの接続が自動的に実行グラフを形成し、デバッグ中に一目でわかる
- 非同期実行のサポート：インテリジェンスを並行して実行し、全体的な効率を向上させることができます。
代表的なアプリケーション・シナリオ
1.カスタマーサービス対話システム：あるインテリジェンスが質問を理解し、別のインテリジェンスが答えを生成する。
2.データ分析プロセス：複数のインテリジェンスが、データクリーニング、特徴抽出、モデル予測などをそれぞれ処理する。
スマートボディの共同開発で約60%の時間短縮を測定。
この答えは記事から得たものである。PocketFlow：100行のコードでAIアプリケーションを開発するための最小限の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 " AIマルチインテリジェンス・コラボレーションの開発効率を高めるには？
