O Intelligent Body Collaboration da Eigent usa um fluxo de trabalho de decomposição, atribuição e agregação de tarefas. Veja o exemplo da geração de um relatório financeiro do segundo trimestre:
- Criação de tarefasEntrada do usuário
eigent create-task --name "q2-report" --description "Generate Q2 financial report from CSV"O sistema analisa os requisitos e os divide automaticamente em subtarefas, como limpeza de dados, cálculo de indicadores e geração de formatos. - distribuição inteligente::
- inteligência do desenvolvedorResponsável por extrair dados de CSV e calcular métricas como ROI, possivelmente chamando a biblioteca Python pandas
- Inteligência de documentaçãoConverta dados estruturados em modelos de relatórios em conformidade com os padrões contábeis, cuide do layout e da visualização
- smartphone calibradoVerifique automaticamente a consistência dos dados e acione um processo de revisão manual se forem encontradas anomalias.
- execução paralelaCada inteligência processa o módulo ao qual pertence ao mesmo tempo e troca resultados intermediários por meio de um mecanismo de compartilhamento de memória. Por exemplo, a inteligência de desenvolvedor libera dados para a inteligência de documento imediatamente após concluir o cálculo.
- agregação de resultadosO sistema integra automaticamente a saída do relatório no formato PDF/PPT e o salva na pasta
output/ou enviados diretamente para uma plataforma de integração (por exemplo, Notion).
O processo é de 3 a 5 vezes mais eficiente do que o processamento tradicional de thread único e garante a qualidade do resultado por meio da divisão especializada do trabalho por inteligências digitadas.
Essa resposta foi extraída do artigoEigent: um aplicativo de desktop de código aberto para colaboração automatizada de inteligência múltiplaO
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