Microsoft AI Agent Einführungskurs: Multi-Intelligent Body Design Patterns

Wenn Sie mit der Arbeit an einem Projekt beginnen, das mehrere Intelligenzen einbezieht, müssen Sie das Multi-Intelligence Design Pattern in Betracht ziehen. Es ist jedoch nicht immer offensichtlich, wann man zu Multi-Intelligenzien übergehen sollte und welche Vorteile dies mit sich bringt.

kurz

In diesem Kurs versucht Microsoft, die folgenden Fragen zu beantworten:

• Welche Szenarien sind auf multiple Intelligenzen anwendbar?
• Welche Vorteile hat die Nutzung mehrerer Intelligenzen im Vergleich zur Nutzung nur einer Intelligenz für die Ausführung mehrerer Aufgaben?
• Was sind die Bausteine für die Implementierung des Entwurfsmusters "Multi-Intelligent Body"?
• Wie beobachten Sie die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Intelligenzen?

Lernziel

Am Ende dieses Kurses sollten Sie in der Lage sein:

• Identifizierung von Szenarien, in denen multiple Intelligenzen anwendbar sind
• die Vorteile der Nutzung mehrerer Intelligenzen gegenüber einer einzigen Intelligenz zu erkennen.
• Verstehen der Bausteine für die Implementierung des Multi-Intelligent Body Design Pattern.

Was ist die eher makroökonomische Perspektive?

• Multiintelligenz ist ein Gestaltungsparadigma, das es mehreren Intelligenzen ermöglicht, zusammenzuarbeiten, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen*.

Dieses Modell wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Robotik, autonome Systeme und verteilte Datenverarbeitung.

Szenarien für multiple Intelligenzen

Welche Szenarien eignen sich also für den Einsatz multipler Intelligenzen? Die Antwort ist, dass es viele Szenarien gibt, in denen der Einsatz von multiplen Intelligenzen von Vorteil ist, insbesondere in den folgenden Situationen:

• Große ArbeitsbelastungenGroße Arbeitslasten können in kleinere Aufgaben aufgeteilt und verschiedenen Intelligenzen zugewiesen werden, was eine parallele Verarbeitung und schnellere Erledigung ermöglicht. Ein Beispiel hierfür sind große Datenverarbeitungsaufgaben.
• komplexe AufgabeWie bei großen Arbeitslasten können komplexe Aufgaben in kleinere Teilaufgaben aufgeteilt und verschiedenen Intelligenzen zugewiesen werden, die jeweils auf einen bestimmten Aspekt der Aufgabe spezialisiert sind. Ein gutes Beispiel hierfür sind selbstfahrende Autos, bei denen verschiedene Intelligenzen die Navigation, die Hinderniserkennung und die Kommunikation mit anderen Fahrzeugen übernehmen.
• Vielfältiges FachwissenVerschiedene Intelligenzen können über unterschiedliche Fachkenntnisse verfügen, die es ihnen ermöglichen, verschiedene Aspekte einer Aufgabe effektiver zu bewältigen als eine einzige Intelligenz. Ein gutes Beispiel hierfür ist das Gesundheitswesen, wo Intelligenzen die Diagnose, die Behandlungsplanung und die Patientenüberwachung übernehmen können.

Vorteile der Nutzung mehrerer Intelligenzen gegenüber einer einzigen Intelligenz

Ein System mit einem einzigen intelligenten Körper mag für einfache Aufgaben geeignet sein, aber für komplexere Aufgaben kann der Einsatz mehrerer Intelligenzen mehrere Vorteile bieten:

• ProfessionalisierungJede Intelligenz kann für bestimmte Aufgaben spezialisiert werden. Die fehlende Spezialisierung einer einzelnen Intelligenz bedeutet, dass Sie eine Intelligenz haben, die alle Aufgaben erledigen kann, aber möglicherweise verwirrt ist, was sie tun soll, wenn sie mit einer komplexen Aufgabe konfrontiert wird. So kann sie zum Beispiel eine Aufgabe ausführen, für die sie nicht optimal geeignet ist.
• SkalierbarkeitDas System kann leichter erweitert werden, indem weitere Intelligenzen hinzugefügt werden, anstatt einzelne Intelligenzen zu überlasten.
• FehlertoleranzWenn eine Intelligenz ausfällt, können die anderen weiterarbeiten, was die Zuverlässigkeit des Systems gewährleistet.

Nehmen wir als Beispiel die Buchung einer Reise für einen Benutzer. Ein System mit einer einzigen Intelligenz muss alle Aspekte des Reisebuchungsprozesses abdecken, von der Suche nach Flügen bis hin zur Buchung von Hotels und Autovermietungen. Um dies mit einer einzigen Intelligenz zu erreichen, muss diese Intelligenz über die Werkzeuge verfügen, um all diese Aufgaben zu erledigen. Dies kann zu einem komplexen und großen System führen, das schwer zu warten und zu skalieren ist. Ein System mit mehreren Intelligenzen hingegen würde es verschiedenen Intelligenzen ermöglichen, sich auf die Suche nach Flügen, die Buchung von Hotels und die Anmietung von Autos zu spezialisieren. Dadurch würde das System modularer und leichter zu warten und zu skalieren sein.

Vergleichen Sie dies mit einem Reisebüro, das von einem Ehepaar betrieben wird, und einem Franchise-Reisebüro. In einem Ehepaar-Geschäft kümmert sich ein einziger Mitarbeiter um alle Aspekte des Reisebuchungsprozesses, während in einem Franchise-Unternehmen verschiedene Mitarbeiter verschiedene Aspekte des Reisebuchungsprozesses bearbeiten.

Bausteine für die Implementierung von Entwurfsmustern für multiintelligente Körper

Bevor Sie das Multi-Intelligents-Entwurfsmuster implementieren können, müssen Sie die Bausteine verstehen, aus denen das Muster besteht.

Lassen Sie uns dies am Beispiel der Buchung einer Reise für einen Nutzer noch einmal genauer erläutern. In diesem Fall werden die Bausteine einbezogen:

• Smartphone: Intelligente Systeme, die für die Suche nach Flügen, die Buchung von Hotels und die Anmietung von Autos eingesetzt werden, müssen miteinander kommunizieren und Informationen über Benutzerpräferenzen und Einschränkungen austauschen. Sie müssen über das Protokoll und die Methode für diese Kommunikation entscheiden. Konkret bedeutet dies, dass die Intelligenz für die Flugsuche mit der Intelligenz für die Hotelbuchung kommunizieren muss, um sicherzustellen, dass die Daten der Hotelbuchung mit den Flugdaten übereinstimmen. Das bedeutet, dass die Intelligenzen Informationen über die Reisedaten des Nutzers austauschen müssen, was bedeutet, dass Sie entscheiden müssen, welche Welche Intelligenzen Informationen teilen und wie sie sie teilen.
• KoordinierungsmechanismenIntelligente Systeme müssen ihre Aktionen koordinieren, um sicherzustellen, dass die Präferenzen und Einschränkungen der Benutzer erfüllt werden. Die Präferenz des Benutzers kann sein, dass das Hotel in der Nähe des Flughafens liegen soll, während die Einschränkung sein kann, dass der Mietwagen nur am Flughafen verfügbar ist. Dies bedeutet, dass die Intelligenz, die das Hotel bucht, sich mit der Intelligenz, die den Mietwagen bucht, abstimmen muss, um sicherzustellen, dass die Präferenzen und Einschränkungen des Benutzers erfüllt werden. Dies bedeutet, dass Sie entscheiden müssen Wie Intelligenzen ihr Handeln koordinieren.
• Intelligente KörperarchitekturIntelligente Systeme müssen über eine interne Struktur verfügen, um Entscheidungen treffen und aus ihren Interaktionen mit dem Nutzer lernen zu können. Das bedeutet, dass die Intelligenz, die Flüge findet, über eine interne Struktur verfügen muss, um zu entscheiden, welche Flüge dem Nutzer empfohlen werden sollen. Dies bedeutet, dass Sie entscheiden müssen Wie Intelligenzen Entscheidungen treffen und aus ihren Interaktionen mit Nutzern lernen. Ein Beispiel dafür, wie Intelligenzen lernen und sich verbessern können, wäre, dass eine Intelligenz, die nach Flügen sucht, ein maschinelles Lernmodell verwenden könnte, um den Nutzern auf der Grundlage ihrer früheren Präferenzen Flüge zu empfehlen.
• Sichtbarkeit von Multi-Intelligent Body InteractionSie müssen die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Intelligenzen verstehen. Das bedeutet, dass Sie über Werkzeuge und Techniken verfügen müssen, um die Aktivitäten und Interaktionen der Intelligenzen zu verfolgen. Dies kann in Form von Protokollierungs- und Überwachungsinstrumenten, Visualisierungstools und Leistungsmetriken geschehen.
• Multisensorik-BetriebEs gibt verschiedene Modelle für die Implementierung von Multi-Intelligence-Systemen, z. B. zentralisierte, dezentralisierte und hybride Architekturen. Sie müssen sich für das Modell entscheiden, das für Ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist.
• menschliches EingreifenIn den meisten Fällen ist ein menschliches Eingreifen erforderlich, und Sie müssen den intelligenten Körper anweisen, wann er einen menschlichen Eingriff vornehmen soll. Dies kann in der Form geschehen, dass der Nutzer ein bestimmtes Hotel oder einen bestimmten Flug anfordert, den der intelligente Körper nicht empfohlen hat, oder dass er eine Bestätigung anfordert, bevor er einen Flug oder ein Hotel bucht.

Sichtbarkeit von Multi-Intelligent Body Interaction

Es ist wichtig, die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Intelligenzen zu verstehen. Diese Transparenz ist für die Fehlersuche, die Optimierung und die Gewährleistung der Effizienz des Gesamtsystems unerlässlich. Um dies zu erreichen, müssen Sie über die Werkzeuge und Techniken verfügen, mit denen Sie die Aktivitäten und Interaktionen der Intelligenzen verfolgen können. Dies kann in Form von Protokollierungs- und Überwachungswerkzeugen, Visualisierungswerkzeugen und Leistungsmetriken erfolgen.

Wenn Sie zum Beispiel eine Reise für einen Nutzer buchen, könnten Sie ein Dashboard haben, das den Status jedes Smartbodys, die Präferenzen und Einschränkungen des Nutzers und die Interaktionen zwischen den Smartbodys anzeigt. Dieses Dashboard könnte die Reisedaten des Nutzers, die vom Flug-Smartbody empfohlenen Flüge, die von den Hotel-Smartbodies empfohlenen Hotels und die von den Mietwagen-Smartbodies empfohlenen Mietwagen anzeigen. So erhalten Sie ein klares Bild davon, wie die Intelligenzen miteinander interagieren und ob die Präferenzen und Einschränkungen des Nutzers erfüllt werden.

Betrachten wir diese Aspekte im Einzelnen.

• Protokollierungs- und ÜberwachungswerkzeugeSie möchten für jede von einer Intelligenz durchgeführte Aktion einen Protokolleintrag erstellen. Der Protokolleintrag kann Informationen über die Intelligenz, die die Aktion durchgeführt hat, die durchgeführte Aktion, die Zeit, zu der die Aktion durchgeführt wurde, und das Ergebnis der Aktion speichern. Diese Informationen können dann zur Fehlersuche, Optimierung usw. verwendet werden.
• Werkzeuge zur VisualisierungVisualisierungstools können Ihnen helfen, die Interaktionen zwischen den Intelligenzen auf eine intuitivere Weise zu sehen. Sie können zum Beispiel ein Diagramm erstellen, das den Informationsfluss zwischen den Intelligenzen zeigt. Dies kann Ihnen helfen, Engpässe, Ineffizienzen und andere Probleme in Ihrem System zu erkennen.
• LeistungsindikatorenLeistungskennzahlen können Ihnen helfen, die Effektivität eines multi-intelligenten Körpersystems zu verfolgen. Sie können zum Beispiel die Zeit, die für die Erledigung von Aufgaben benötigt wird, die Anzahl der pro Zeiteinheit erledigten Aufgaben und die Genauigkeit der von den Intelligenzen gemachten Vorschläge verfolgen. Diese Informationen können Ihnen dabei helfen, verbesserungswürdige Bereiche zu ermitteln und das System zu optimieren.

Multisensorik-Betrieb

Im Folgenden werden einige spezifische Muster vorgestellt, die für die Erstellung von Anwendungen mit mehreren intelligenten Körpern verwendet werden können. Hier sind einige interessante Muster, die Sie berücksichtigen sollten:

Gruppenchat

Dieses Muster ist nützlich, wenn Sie eine Gruppen-Chat-Anwendung erstellen möchten, in der mehrere Intelligenzen miteinander kommunizieren können. Typische Anwendungsfälle für dieses Muster sind Teamzusammenarbeit, Kundensupport und soziale Netzwerke.

In diesem Modell stellt jede Intelligenz einen Benutzer in einem Gruppenchat dar, und die Nachrichten werden zwischen den Intelligenzen über ein Nachrichtenprotokoll ausgetauscht. Intelligenzen können Nachrichten an den Gruppenchat senden, Nachrichten aus dem Gruppenchat empfangen und auf Nachrichten von anderen Intelligenzen antworten.

Dieses Muster kann mit einer zentralisierten Architektur (alle Nachrichten werden über einen zentralen Server geleitet) oder einer dezentralisierten Architektur (Nachrichten werden direkt ausgetauscht) umgesetzt werden.

die Aufgabe übergeben

Dieser Modus ist nützlich, wenn Sie eine Anwendung erstellen möchten, in der mehrere Intelligenzen sich gegenseitig Aufgaben übertragen können.

Typische Anwendungsfälle für dieses Modell sind Kundensupport, Aufgabenmanagement und Workflow-Automatisierung.

In diesem Modell stellt jede Intelligenz eine Aufgabe oder einen Schritt im Arbeitsablauf dar, und die Intelligenzen können auf der Grundlage vordefinierter Regeln Aufgaben an andere Intelligenzen weitergeben.

kollaboratives Filtern

Dieser Modus ist nützlich, wenn Sie eine Anwendung erstellen möchten, in der mehrere Intelligenzen zusammenarbeiten können, um dem Benutzer Vorschläge zu machen.

Der Grund für die Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen liegt darin, dass jede von ihnen über unterschiedliche Fachkenntnisse verfügt und auf unterschiedliche Weise zum Empfehlungsprozess beitragen kann.

Nehmen wir das Beispiel eines Nutzers, der sich über die besten Aktien auf dem Aktienmarkt beraten lassen möchte.

• BranchenexperteIntelligenz: Eine Intelligenz kann ein Experte in einer bestimmten Branche sein.
• technische AnalyseEine andere Intelligenz könnte ein Experte für technische Analyse sein.
• Grundlegende AnalyseEs gibt auch eine Intelligenz, die ein Experte für Fundamentalanalyse sein kann. Wenn diese Intelligenzen zusammenarbeiten, können sie dem Nutzer eine umfassendere Beratung bieten.

Szenario: Erstattungsverfahren

Nehmen wir ein Szenario, in dem ein Kunde versucht, eine Rückerstattung für ein Produkt zu erhalten. An diesem Prozess können mehrere Intelligenzen beteiligt sein, aber teilen wir ihn in Intelligenzen, die spezifisch für diesen Prozess sind, und allgemeine Intelligenzen, die in anderen Prozessen verwendet werden können.

Intelligente Einrichtungen, die auf das Erstattungsverfahren spezialisiert sind::

Im Folgenden sind einige der Intelligenzen aufgeführt, die am Erstattungsprozess beteiligt sein können:

• KundenintelligenzDieser Smartbody vertritt den Kunden und ist für die Einleitung des Erstattungsverfahrens verantwortlich.
• Verkäufer-IntelligenzDieser Smartbody vertritt den Verkäufer und ist für die Abwicklung der Rückerstattung verantwortlich.
• ZahlungsinformationenDieser Smartbody repräsentiert den Zahlungsprozess und ist für die Erstattung von Kundenzahlungen zuständig.
• Lösungen Intelligenter KörperDieses intelligente Gremium repräsentiert den Lösungsprozess und ist für die Lösung aller Probleme zuständig, die während des Erstattungsverfahrens auftreten.
• Compliance-IntelligenzDieser Smartbody repräsentiert den Compliance-Prozess und ist dafür verantwortlich, dass der Erstattungsprozess mit den Vorschriften und Richtlinien übereinstimmt.

Universal Intelligence Agency (UIA)::

Diese Intelligenz kann von anderen Bereichen Ihres Unternehmens genutzt werden.

• VerkehrsnachrichtenSmartBody: Dieser SmartBody repräsentiert den Versandprozess und ist für den Rückversand des Produkts an den Verkäufer verantwortlich. Beispielsweise kann diese Intelligenz sowohl für den Erstattungsprozess als auch für den regulären Produktversand über den Kauf verwendet werden.
• Feedback-IntelligenzDieses intelligente Gremium repräsentiert den Feedback-Prozess und ist für die Sammlung von Kundenfeedback verantwortlich. Das Feedback kann jederzeit eingeholt werden, nicht nur während des Erstattungsprozesses.
• Upgrade IntelligenceIntelligenz: Diese Intelligenz stellt den Eskalationsprozess dar und ist für die Eskalation von Problemen an eine höhere Support-Ebene zuständig. Sie können diese Art von Intelligenz in jedem Prozess verwenden, bei dem ein Problem eskaliert werden muss.
• Benachrichtigung der intelligenten StelleDieser Smartbody repräsentiert den Benachrichtigungsprozess und ist für das Senden von Benachrichtigungen an Kunden in allen Phasen des Erstattungsprozesses verantwortlich.
• Analytische IntelligenzDiese Intelligenz stellt den Analyseprozess dar und ist für die Analyse von Daten im Zusammenhang mit dem Erstattungsprozess verantwortlich.
• Audit IntelligenceDiese Intelligenz stellt den Prüfungsprozess dar und ist für die Prüfung des Erstattungsprozesses verantwortlich, um sicherzustellen, dass dieser korrekt durchgeführt wird.
• Intelligente BerichterstattungDiese Intelligenz stellt den Berichtsprozess dar und ist für die Erstellung von Berichten über den Erstattungsprozess verantwortlich.
• Abteilung für intellektuelle Intelligenz (KIU)Intelligenz: Diese Intelligenz repräsentiert den Wissensprozess und ist für die Pflege einer Wissensdatenbank mit Informationen zum Erstattungsprozess verantwortlich. Diese Intelligenz kann über Erstattungen und andere Bereiche Ihres Unternehmens lernen.
• SicherheitsknotenpunktDieser Smartbody repräsentiert den Sicherheitsprozess und ist für die Sicherheit des Erstattungsprozesses verantwortlich.
• Intelligente QualitätDieses intelligente Gremium repräsentiert den Qualitätsprozess und ist für die Sicherstellung der Qualität des Erstattungsprozesses verantwortlich.

Es gibt eine ganze Reihe von Intelligenzen, die oben aufgeführt sind, sowohl solche, die speziell für den Erstattungsprozess gelten, als auch allgemeine Intelligenzen, die in anderen Bereichen Ihres Unternehmens eingesetzt werden können. Wir hoffen, dass Ihnen dies eine Vorstellung davon vermittelt, wie Sie entscheiden können, welche Intelligenzen Sie in einem Multi-Intelligenz-System verwenden wollen.

betreiben.

Entwerfen Sie ein multiintelligentes Körpersystem für einen Kundensupportprozess. Identifizieren Sie die am Prozess beteiligten Intelligenzen, ihre Rollen und Verantwortlichkeiten und wie sie miteinander interagieren. Berücksichtigen Sie Intelligenzen, die spezifisch für den Kundensupportprozess sind, und allgemeine Intelligenzen, die in anderen Bereichen Ihres Unternehmens verwendet werden können.

Bevor Sie die folgenden Lösungen lesen, sollten Sie bedenken, dass Sie vielleicht mehr Intelligenz brauchen, als Sie denken.

Tipp: Berücksichtigen Sie die verschiedenen Phasen des Kundensupportprozesses und überlegen Sie, welche Intelligenzen für jedes System erforderlich sind.

Verschreibung

Verschreibung

Wissens-Check

FRAGE: Wann sollte man den Einsatz multipler Intelligenzen in Betracht ziehen?

• [A1: Wenn Sie ein geringes Arbeitspensum und eine einfache Aufgabe haben.
• [A2: Wenn Sie eine hohe Arbeitsbelastung haben
• [A3: Wenn Sie eine einfache Aufgabe haben.

Lösung Quiz

Zusammenfassungen

In diesem Kurs untersuchen wir das Multi-Intelligent Body Design Pattern, einschließlich der Szenarien, in denen mehrere Intelligenzen anwendbar sind, der Vorteile der Verwendung mehrerer Intelligenzen gegenüber einer einzelnen Intelligenz, der Bausteine für die Implementierung des Multi-Intelligent Body Design Pattern und des Verständnisses der Interaktionen zwischen mehreren Intelligenzen.