Análise de desafios
传统多智能体系统需要处理复杂的通信协议和状态管理，而PocketFlow通过极简设计简化了这一过程。
Programa de atualização
- 内置连接机制：使用
connect()方法建立智能体间数据流flow.connect("agent1", "agent2") # 单向连接 flow.connect("agent2", "agent1") # 双向通信 - 可视化工作流：节点连接自动形成执行图谱，调试时一目了然
- 异步执行支持：智能体可并行运行，提升整体效率
Cenários típicos de aplicativos
1. 客服对话系统：一个智能体理解问题，另一个生成回答
2. 数据分析流程：多个智能体分别处理数据清洗、特征提取、模型预测等环节
实测可节省约60%的智能体协作开发时间。
Essa resposta foi extraída do artigoPocketFlow: uma estrutura minimalista para o desenvolvimento de aplicativos de IA em 100 linhas de códigoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样提升AI多智能体协作的开发效率？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch