オートエージェントのためのマルチインテリジェンス協調最適化スキーム
このシステムは、3層アーキテクチャによって効率的なタスク分解を実現している。
1.動的タスク解決レイヤー
- 複雑なタスク（例えば「市場調査報告書」）を入力すると、システムは次のようになる。
- 動詞ノードの自動識別（収集／分析／視覚化）
- 依存構文解析によるタスクトポロジーの確立
- サブタスクの経過時間を推定し、インテリジェントに重みを割り当てる
2.インテリジェント・ボディ・スケジューリング層
- プリセット・プロフェッショナル・インテリジェンス・ボディタイプ
- スクレーパーエージェント
- データアナリスト（アナリティクス・エージェント）
- レポートジェネレーター（レポーターエージェント）
- 共有メモリを介したインテリジェンス間の構造化データ交換のサポート
3.品質管理層
- タスクの進捗状況をリアルタイムで確認
- 失敗したサブタスクの自動再試行
- 最終結果の集計時に一貫性チェックを行う
最適化の推奨
- で.envセットアップTASK_TIMEOUT=300タイムアウトのしきい値の調整
- 利用する@agent_name重要なステップの実行に特定のインテリジェンスを割り当てる
この答えは記事から得たものである。AutoAgent：自然言語によるAIインテリジェンスの迅速な作成と展開のため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 " 多知能身体コラボレーションシステムにおけるタスク分解効率を向上させるには？
