問題の背景
伝統的なAIのアウトプットは、しばしば「深刻なナンセンス」という問題に悩まされるが、自己検証メカニズムを通じて自己反省的な知性によって大幅に改善することができる。
実施手順
- 自己反省の活性化エージェントの初期化時にself_reflection=Trueパラメータを設定する。
- 認証ルールの設定add_custom_knowledgeメソッドでドメイン検査ルールを注入する。
- フォールト・トレランス・メカニズムの設定: max_retryパラメータを定義し、自己修正の最大回数を制御する。
- メモリモジュールの追加修正記録を保存するための短期記憶を有効にする
サンプル・アプリケーション・シナリオ
法律相談の場面で：
- 知的団体がまず法的アドバイスを生成
- 法律文書の内蔵データベースの自動比較
- コンフリクトが検出された場合、修正プロセスをトリガーする。
- 検証マーカーを含む最終出力
高等技術
構造化されたアウトプット・インテリジェンスと組み合わせることで、自己反省プロセスを経て、その後の分析と改善のための詳細な修正ログを作成することができる。
この答えは記事から得たものである。PraisonAI：複雑なタスクの自動化ソリューションを簡素化するローコードマルチインテリジェントボディフレームワークについて
