Análise de desafios
Enquanto os sistemas tradicionais de inteligência múltipla precisam lidar com protocolos de comunicação e gerenciamento de estado complexos, o PocketFlow simplifica esse processo por meio de seu design minimalista.
Programa de atualização
- Mecanismo de conexão embutido: use
connect()Métodos para estabelecer o fluxo de dados entre corpos inteligentesflow.connect("agent1", "agent2") # 单向连接 flow.connect("agent2", "agent1") # 双向通信 - Fluxo de trabalho visual: as conexões de nós formam automaticamente um gráfico de execução, em um relance durante a depuração
- Suporte à execução assíncrona: as inteligências podem ser executadas em paralelo para aumentar a eficiência geral
Cenários típicos de aplicativos
1. sistema de diálogo de atendimento ao cliente: uma inteligência entende a pergunta, outra gera a resposta
2) Processo de análise de dados: várias inteligências lidam com a limpeza de dados, extração de recursos, previsão de modelos etc., respectivamente
Economia de tempo medida de cerca de 60% para o desenvolvimento colaborativo de corpos inteligentes.
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 " Como melhorar a eficiência do desenvolvimento para a colaboração de inteligência múltipla de IA?
