Curso introdutório de agente de IA da Microsoft: padrões de design de corpos multiinteligentes

Quando você começa a trabalhar em um projeto que envolve várias inteligências, precisa considerar o Multi-Intelligence Design Pattern. No entanto, pode não ser óbvio quando mudar para a multiinteligência e quais são as vantagens.

breve

Neste curso, a Microsoft tenta responder às seguintes perguntas:

• Quais cenários são aplicáveis às inteligências múltiplas?
• Quais são as vantagens de usar várias inteligências em comparação com o uso de apenas uma para realizar várias tarefas?
• Quais são os blocos de construção para implementar o padrão de design Multi-Intelligent Body?
• Como você observa as interações entre as inteligências múltiplas?

meta de aprendizado

Ao final deste curso, você deverá ser capaz de:

• Identificar cenários em que as inteligências múltiplas são aplicáveis
• Reconhecer as vantagens de usar várias inteligências em vez de uma única inteligência.
• Compreender os blocos de construção para a implementação do padrão de design Multi-Intelligent Body.

Qual é a perspectiva mais macro?

• A multiinteligência é um paradigma de design que permite que várias inteligências trabalhem juntas para atingir um objetivo comum*.

Esse modelo é usado em uma ampla variedade de campos, incluindo robótica, sistemas autônomos e computação distribuída.

Cenários para inteligências múltiplas

Então, quais cenários são apropriados para o uso de inteligências múltiplas? A resposta é que há muitos cenários em que o uso de múltiplas inteligências é benéfico, especialmente nas seguintes situações:

• Grandes cargas de trabalhoCarga de trabalho: Grandes cargas de trabalho podem ser divididas em tarefas menores e atribuídas a diferentes inteligências, permitindo o processamento paralelo e a conclusão mais rápida. Um exemplo disso são as grandes tarefas de processamento de dados.
• missão complexaInteligência de dados: Assim como ocorre com grandes cargas de trabalho, as tarefas complexas podem ser divididas em subtarefas menores e atribuídas a diferentes inteligências, cada uma especializada em um aspecto específico da tarefa. Um bom exemplo disso são os carros autônomos, em que diferentes inteligências gerenciam a navegação, a detecção de obstáculos e a comunicação com outros veículos.
• Experiência diversificadaInteligências diferentes podem ter conhecimentos diversos, o que lhes permite lidar com diferentes aspectos de uma tarefa de forma mais eficaz do que uma única inteligência. Um bom exemplo disso é o setor de saúde, no qual as inteligências podem gerenciar o diagnóstico, o planejamento do tratamento e o monitoramento do paciente.

Vantagens de usar várias inteligências em vez de uma única inteligência

Um sistema de corpo com inteligência única pode ser adequado para tarefas simples, mas para tarefas mais complexas, o uso de várias inteligências pode oferecer várias vantagens:

• profissionalizaçãoInteligência de Inteligência: Cada inteligência pode ser especializada em tarefas específicas. A falta de especialização de uma única Inteligência significa que você tem uma Inteligência que pode realizar todas as tarefas, mas pode ficar confusa sobre o que fazer quando confrontada com uma tarefa complexa. Por exemplo, ela pode acabar realizando uma tarefa para a qual não é a mais adequada.
• escalabilidadeO sistema pode ser ampliado mais facilmente com a adição de mais inteligências em vez de sobrecarregar as inteligências individuais.
• tolerância a falhasSe uma inteligência falhar, as outras poderão continuar a operar, garantindo a confiabilidade do sistema.

Vejamos o exemplo da reserva de uma viagem para um usuário. Um sistema de inteligência única deve lidar com todos os aspectos do processo de reserva de viagem, desde a busca de voos até a reserva de hotéis e aluguel de carros. Para conseguir isso usando uma única inteligência, essa inteligência precisa ter as ferramentas para lidar com todas essas tarefas. Isso pode resultar em um sistema complexo e grande que é difícil de manter e dimensionar. Por outro lado, um sistema de corpo com várias inteligências permitiria que diferentes inteligências se especializassem em encontrar voos, reservar hotéis e alugar carros. Isso tornaria o sistema mais modular e mais fácil de manter e dimensionar.

Compare isso com uma agência de viagens operada por uma loja de marido e mulher e uma agência de viagens franqueada. Uma loja de marido e mulher terá um agente cuidando de todos os aspectos do processo de reserva de viagem, enquanto uma franquia terá diferentes agentes cuidando de diferentes aspectos do processo de reserva de viagem.

Blocos de construção para implementação de padrões de projeto de corpos multiinteligentes

Antes de implementar o padrão de design Multi-Intelligents, você precisa entender os blocos de construção que compõem o padrão.

Vamos ilustrar isso mais especificamente examinando novamente o exemplo da reserva de uma viagem para um usuário. Nesse caso, os blocos de construção serão incluídos:

• smartphoneAs inteligências usadas para encontrar voos, reservar hotéis e alugar carros precisam se comunicar e compartilhar informações sobre as preferências e restrições do usuário. Você precisa decidir sobre o protocolo e o método para essa comunicação. Especificamente, isso significa que a inteligência para encontrar voos precisa se comunicar com a inteligência para reservar hotéis para garantir que as datas da reserva do hotel sejam iguais às datas do voo. Isso significa que as inteligências precisam compartilhar informações sobre as datas de viagem do usuário, o que significa que você precisa decidir o Quais inteligências compartilham informações e como elas as compartilham.
• Mecanismos de coordenaçãoA Intelligentsia precisa coordenar suas ações para garantir que as preferências e restrições do usuário sejam atendidas. A preferência do usuário pode ser que ele queira que o hotel fique perto do aeroporto, enquanto a restrição pode ser que o aluguel de carros só esteja disponível no aeroporto. Isso significa que a inteligência que reserva o hotel precisa se coordenar com a inteligência que reserva o aluguel do carro para garantir que as preferências e restrições do usuário sejam atendidas. Isso significa que você precisa decidir Como as inteligências coordenam suas ações.
• Arquitetura de carroceria inteligenteInteligência: A inteligência precisa ter uma estrutura interna para tomar decisões e aprender com as interações com o usuário. Isso significa que a inteligência que encontra voos precisa ter a estrutura interna para decidir quais voos recomendar ao usuário. Isso significa que você precisa decidir Como as inteligências tomam decisões e aprendem com suas interações com os usuários. Um exemplo de como as inteligências podem aprender e melhorar é que uma inteligência que pesquisa voos poderia usar um modelo de aprendizado de máquina para recomendar voos aos usuários com base em suas preferências anteriores.
• Visibilidade de interações corporais multiinteligentesInteligência: Você precisa entender as interações entre as várias inteligências. Isso significa que você precisa ter ferramentas e técnicas para rastrear as atividades e interações das inteligências. Isso pode assumir a forma de ferramentas de registro e monitoramento, ferramentas de visualização e métricas de desempenho.
• modo multissensorArquitetura de inteligência múltipla: Existem diferentes modelos para a implementação de sistemas de inteligência múltipla, como arquiteturas centralizadas, descentralizadas e híbridas. Você precisa decidir o modelo que melhor se adapta ao seu caso de uso.
• intervenção humanaNa maioria dos casos, você precisará de intervenção humana e precisará instruir o corpo inteligente sobre quando buscar a intervenção humana. Isso pode ocorrer quando o usuário solicita um hotel ou voo específico que o corpo inteligente não recomendou, ou quando solicita confirmação antes de reservar um voo ou hotel.

Visibilidade de interações corporais multiinteligentes

É importante entender as interações entre várias inteligências. Essa visibilidade é essencial para depurar, otimizar e garantir a eficácia do sistema geral. Para isso, você precisa ter as ferramentas e as técnicas para rastrear as atividades e as interações das inteligências. Isso pode assumir a forma de ferramentas de registro e monitoramento, ferramentas de visualização e métricas de desempenho.

Por exemplo, no caso da reserva de uma viagem para um usuário, você poderia ter um painel que mostrasse o status de cada smartbody, as preferências e restrições do usuário e as interações entre os smartbodies. Esse painel poderia mostrar as datas de viagem do usuário, os voos recomendados pelo smartbody de voos, os hotéis recomendados pelos smartbodies de hotéis e o aluguel de carros recomendado pelos smartbodies de aluguel de carros. Isso lhe dará uma visão clara de como as inteligências interagem umas com as outras e se as preferências e restrições do usuário foram atendidas.

Vamos examinar esses aspectos em mais detalhes.

• Ferramentas de registro e monitoramentoDescrição: Você deseja manter uma entrada de registro para cada ação executada por uma inteligência. A entrada de registro pode armazenar informações sobre a inteligência que executou a ação, a ação executada, a hora em que a ação foi executada e o resultado da ação. Essas informações podem ser usadas para depuração, otimização etc.
• Ferramentas de visualizaçãoFerramentas de visualização: As ferramentas de visualização podem ajudá-lo a ver as interações entre as inteligências de forma mais intuitiva. Por exemplo, você pode ter um gráfico que mostre o fluxo de informações entre as inteligências. Isso pode ajudá-lo a identificar gargalos, ineficiências e outros problemas em seu sistema.
• Indicadores de desempenhoMétricas de desempenho: As métricas de desempenho podem ajudá-lo a monitorar a eficácia de um sistema corporal com várias inteligências. Por exemplo, você pode monitorar o tempo necessário para concluir as tarefas, o número de tarefas concluídas por unidade de tempo e a precisão das sugestões feitas pelas inteligências. Essas informações podem ajudá-lo a identificar áreas de melhoria e otimizar o sistema.

modo multissensor

Vamos nos aprofundar em alguns padrões específicos que podem ser usados para criar aplicativos corporais com várias inteligências. Aqui estão alguns padrões interessantes a serem considerados:

bate-papo em grupo

Esse padrão é útil quando se deseja criar um aplicativo de bate-papo em grupo em que várias inteligências possam se comunicar entre si. Os casos de uso típicos desse padrão incluem colaboração em equipe, suporte ao cliente e redes sociais.

Nesse modelo, cada inteligência representa um usuário em um bate-papo em grupo, e as mensagens são trocadas entre as inteligências por meio de um protocolo de mensagens. As inteligências podem enviar mensagens para o bate-papo em grupo, receber mensagens do bate-papo em grupo e responder a mensagens de outras inteligências.

Esse padrão pode ser implementado usando uma arquitetura centralizada (todas as mensagens são encaminhadas por meio de um servidor central) ou uma arquitetura descentralizada (as mensagens são trocadas diretamente).

entregar a tarefa

Esse modo é útil quando você deseja criar um aplicativo em que várias inteligências possam transferir tarefas umas para as outras.

Os casos de uso típicos desse modelo incluem suporte ao cliente, gerenciamento de tarefas e automação do fluxo de trabalho.

Nesse modelo, cada inteligência representa uma tarefa ou uma etapa do fluxo de trabalho, e as inteligências podem transferir tarefas para outras inteligências de acordo com regras predefinidas.

filtragem colaborativa

Esse modo é útil quando se deseja criar um aplicativo em que várias inteligências possam colaborar para fazer sugestões ao usuário.

O motivo pelo qual você deseja que várias inteligências colaborem é que cada uma delas pode ter diferentes conhecimentos e contribuir para o processo de recomendação de diferentes maneiras.

Vejamos o exemplo de um usuário que deseja obter orientação sobre as melhores ações para comprar no mercado de ações.

• especialista do setorInteligência: Uma inteligência pode ser um especialista em um setor específico.
• análise técnicaOutra inteligência poderia ser um especialista em análise técnica.
• Análise fundamentalInteligência de análise fundamental: Há também uma inteligência que pode ser especialista em análise fundamental. Trabalhando em conjunto, essas inteligências podem fornecer conselhos mais abrangentes ao usuário.

Cenário: Processo de reembolso

Considere um cenário em que um cliente tenta obter o reembolso de um produto. Pode haver várias inteligências envolvidas nesse processo, mas vamos dividi-lo em inteligências específicas para esse processo e inteligências genéricas que podem ser usadas em outros processos.

Órgãos inteligentes especializados no processo de reembolso::

Aqui estão algumas das inteligências que podem estar envolvidas no processo de reembolso:

• inteligência do clienteEsse smartbody representa o cliente e é responsável por iniciar o processo de reembolso.
• Inteligência do vendedorEste Smartbody representa o vendedor e é responsável pelo processamento de reembolsos.
• Inteligência de pagamentosEsse smartbody representa o processo de pagamento e é responsável por reembolsar os pagamentos dos clientes.
• Soluções Intelligent BodyEsse órgão inteligente representa o processo de solução e é responsável pela resolução de quaisquer problemas que surjam durante o processo de reembolso.
• Inteligência de conformidadeEsse Smartbody representa o processo de conformidade e é responsável por garantir que o processo de reembolso esteja em conformidade com os regulamentos e as políticas.

Agência Universal de Inteligência (UIA)::

Essas inteligências podem ser usadas por outras partes de sua empresa.

• inteligência de transporteSmartBody: Esse SmartBody representa o processo de envio e é responsável pelo envio do produto de volta ao vendedor. Por exemplo, essa inteligência pode ser usada tanto para o processo de reembolso quanto para o envio regular do produto por meio da compra.
• Inteligência de feedbackEsse órgão inteligente representa o processo de feedback e é responsável por coletar feedback dos clientes. O feedback pode ser obtido a qualquer momento, não apenas durante o processo de reembolso.
• Inteligência de atualizaçãoInteligência de escalonamento: Essa inteligência representa o processo de escalonamento e é responsável por escalar os problemas para um nível mais alto de suporte. Você pode usar esse tipo de inteligência em qualquer processo que precise escalar um problema.
• Notificação do órgão inteligenteEsse smartbody representa o processo de notificação e é responsável por enviar notificações aos clientes em todos os estágios do processo de reembolso.
• Inteligência analíticaInteligência analítica: Essa inteligência representa o processo analítico e é responsável pela análise dos dados relacionados ao processo de reembolso.
• Inteligência de AuditoriaInteligência de auditoria: Essa inteligência representa o processo de auditoria e é responsável por auditar o processo de reembolso para garantir que ele seja executado corretamente.
• Inteligência de relatóriosInteligência de relatórios: Essa inteligência representa o processo de geração de relatórios e é responsável por gerar relatórios sobre o processo de reembolso.
• Unidade de Inteligência Intelectual (KIU)Inteligência de Conhecimento: Essa Inteligência representa o Processo de Conhecimento e é responsável por manter uma base de conhecimento de informações relacionadas ao processo de reembolso. Essa Inteligência pode aprender sobre reembolsos e outras partes de seu negócio.
• nó de segurançaEsse smartbody representa o processo de segurança e é responsável por garantir a segurança do processo de reembolso.
• Inteligência de qualidadeEsse órgão inteligente representa o processo de qualidade e é responsável por garantir a qualidade do processo de reembolso.

Há um grande número de inteligências listadas anteriormente, tanto as específicas do processo de reembolso quanto as de propósito geral que podem ser usadas em outras áreas da empresa. Esperamos que isso lhe dê uma ideia de como decidir quais inteligências usar em um sistema de várias inteligências.

operar

Projete um sistema de corpo multiinteligente para um processo de suporte ao cliente. Identifique as inteligências envolvidas no processo, suas funções e responsabilidades e como elas interagem umas com as outras. Considere as inteligências que são específicas do processo de suporte ao cliente e as inteligências genéricas que podem ser usadas em outras partes de sua empresa.

Antes de ler as soluções abaixo, pense no fato de que você pode precisar de mais inteligências do que imagina.

Dica: considere os diferentes estágios do processo de suporte ao cliente e considere as inteligências necessárias para qualquer sistema.

prescrição

prescrição

Verificação de conhecimento

PERGUNTA: Quando você deve considerar o uso de inteligências múltiplas?

• [A1: Quando você tem uma carga de trabalho pequena e uma tarefa simples.
• [A2: Quando você tem uma grande carga de trabalho
• [A3: Quando você tem uma tarefa simples.

Teste de solução

resumos

Neste curso, examinaremos o padrão de design de corpo multiinteligente, incluindo cenários em que várias inteligências são aplicáveis, as vantagens de usar várias inteligências em vez de uma única inteligência, os blocos de construção para implementar o padrão de design de corpo multiinteligente e como entender as interações entre várias inteligências.