O sistema colaborativo de inteligência múltipla do AutoAgent usa a decomposição de tarefas e a colaboração de inteligência especializada para funcionar:
Mecanismos básicos de funcionamento:
- Entrada do usuário para tarefas complexas (por exemplo, "pesquisar tendências de mercado para um produto e fazer recomendações")
- O sistema divide automaticamente a tarefa em várias subtarefas (coleta de informações, análise de dados, geração de relatórios, etc.)
- As inteligências especializadas (pesquisa, análise, resumo, etc.) são ativadas e atribuídas às subtarefas apropriadas
- As inteligências trabalham juntas e os resultados intermediários são transferidos automaticamente dentro do sistema
- Integração final dos resultados das inteligências para gerar o resultado completo
Exemplos de aplicações práticas:
Quando o usuário digitar "Analyse AI trends in 2025" (Analisar as tendências de IA em 2025), o sistema irá:
- Chamada de Search Intelligence para coletar dados atualizados da Internet
- Usar inteligência analítica para destilar as principais mensagens e tendências
- Organizados em relatórios estruturados, resumindo as inteligências
- Eventualmente, também poderá haver o uso de gráficos para gerar dados de visualização de corpos inteligentes
Esse design permite que o AutoAgent lide com tarefas complexas de forma mais eficiente e precisa do que um único modelo de IA, e se destaca especialmente em esforços de pesquisa que exigem análises multifacetadas.
Essa resposta foi extraída do artigoAutoAgent: uma estrutura para criação e implementação rápidas de inteligências de IA por meio de linguagem naturalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como funciona o sistema colaborativo de inteligência múltipla do AutoAgent?
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