Вводный курс Microsoft AI Agent: шаблоны проектирования многоинтеллектуальных тел

Информация о курсеОпубликовано 6 месяцев назад Круг обмена ИИ

7.5K 00

Когда вы начинаете работать над проектом, в котором задействовано несколько интеллектов, вам необходимо рассмотреть паттерн Multi-Intelligence Design Pattern. Однако может быть неочевидно, когда следует переходить к мультиинтеллектуализации и каковы ее преимущества.

краткое содержание

В этом курсе Microsoft пытается ответить на следующие вопросы:

Какие сценарии применимы к множественному интеллекту?
Каковы преимущества использования нескольких интеллектов по сравнению с использованием только одного для выполнения нескольких задач?
Из каких блоков состоит реализация паттерна Multi-Intelligent Body?
Как вы наблюдаете взаимодействие между несколькими интеллектами?

цель обучения

По окончании этого курса вы должны уметь:

Определите сценарии, в которых применяется множественный интеллект
Признайте преимущества использования нескольких интеллектов по сравнению с одним интеллектом.
Поймите, как реализовать паттерн Multi-Intelligent Body.

Какова макроперспектива?

Мультиинтеллектуальность - это парадигма проектирования, которая позволяет нескольким интеллектам работать вместе для достижения общей цели*.

Эта модель используется в самых разных областях, включая робототехнику, автономные системы и распределенные вычисления.

Сценарии для множественного интеллекта

Итак, какие сценарии подходят для использования множественного интеллекта? Ответ заключается в том, что существует множество сценариев, в которых использование множественного интеллекта приносит пользу, особенно в следующих ситуациях:

Большие рабочие нагрузки: Большие рабочие нагрузки можно разделить на более мелкие задачи и поручить их разным интеллектам, что позволит параллельно обрабатывать их и быстрее завершать. Примером могут служить задачи обработки больших данных.
сложная миссия: Как и в случае с большими объемами работы, сложные задачи можно разбить на более мелкие подзадачи и поручить их выполнение различным интеллектам, каждый из которых специализируется на определенном аспекте задачи. Хорошим примером этого являются самоуправляемые автомобили, где различные интеллекты управляют навигацией, обнаружением препятствий и общением с другими автомобилями.
Диверсифицированный опытРазные интеллекты могут обладать различными знаниями и опытом, что позволяет им справляться с различными аспектами задачи более эффективно, чем одному интеллекту. Хорошим примером может служить сектор здравоохранения, где интеллекты могут управлять диагностикой, планированием лечения и наблюдением за пациентами.

Преимущества использования нескольких интеллектов по сравнению с одним интеллектом

Для простых задач может подойти система с одним интеллектом, но для более сложных задач использование нескольких интеллектов может дать ряд преимуществ:

профессионализация: Каждый интеллект может быть специализирован для выполнения определенных задач. Отсутствие специализации у одного интеллекта означает, что у вас есть интеллект, который может выполнять все задачи, но может запутаться в том, что делать, когда сталкивается со сложной задачей. Например, в итоге он может выполнить задачу, для которой он не подходит.
масштабируемость: Систему можно легче масштабировать, добавляя больше интеллектов, а не перегружая отдельные интеллекты.
отказоустойчивостьЕсли один из интеллектуальных систем выходит из строя, остальные продолжают работать, обеспечивая надежность системы.

Рассмотрим пример бронирования путешествия для пользователя. Система с единым интеллектом должна обрабатывать все аспекты процесса бронирования поездки, от поиска рейсов до бронирования отелей и аренды автомобилей. Чтобы достичь этого с помощью единого интеллекта, он должен обладать инструментами для решения всех этих задач. Это может привести к созданию сложной и большой системы, которую трудно поддерживать и масштабировать. С другой стороны, многоинтеллектуальная система позволит различным интеллектам специализироваться на поиске рейсов, бронировании отелей и аренде автомобилей. Это сделает систему более модульной и облегчит ее обслуживание и масштабирование.

Сравните это с туристическим агентством, управляемым мужем и женой, и туристическим агентством, работающим по франшизе. В магазине "муж и жена" один агент будет заниматься всеми аспектами процесса бронирования поездки, в то время как во франшизе разные агенты будут заниматься разными аспектами процесса бронирования поездки.

Строительные блоки для реализации паттернов проектирования мультиинтеллектуальных тел

Прежде чем приступить к реализации паттерна Multi-Intelligents, необходимо понять, из каких строительных блоков он состоит.

Давайте проиллюстрируем это более конкретно на примере бронирования путешествия для пользователя. В этом случае будут включены строительные блоки:

смартфонИнтеллекты, используемые для поиска авиабилетов, бронирования отелей и аренды автомобилей, должны взаимодействовать и обмениваться информацией о предпочтениях и ограничениях пользователей. Вам необходимо определить протокол и метод для этого взаимодействия. В частности, это означает, что интеллект для поиска рейсов должен взаимодействовать с интеллектом для бронирования отелей, чтобы убедиться, что даты бронирования отеля совпадают с датами перелета. Это означает, что интеллекты должны обмениваться информацией о датах поездки пользователя, а значит, вам нужно решить, как Какие интеллекты обмениваются информацией и как они ею обмениваются.
Механизмы координацииИнтеллектуалы должны координировать свои действия, чтобы обеспечить удовлетворение предпочтений и ограничений пользователей. Предпочтение пользователя может заключаться в том, что он хочет, чтобы отель находился недалеко от аэропорта, в то время как ограничение может заключаться в том, что аренда автомобиля доступна только в аэропорту. Это означает, что система бронирования отеля должна координировать свои действия с системой бронирования проката автомобилей, чтобы обеспечить соблюдение предпочтений и ограничений пользователя. Это означает, что вам необходимо решить Как интеллекты координируют свои действия.
Интеллектуальная архитектура телаИнтеллекты должны иметь внутреннюю структуру, чтобы принимать решения и учиться на основе взаимодействия с пользователем. Это означает, что интеллект, который находит рейсы, должен иметь внутреннюю структуру, чтобы решать, какие рейсы рекомендовать пользователю. Это означает, что вам нужно решить Как интеллекты принимают решения и учатся на основе взаимодействия с пользователями. Примером того, как интеллект может учиться и совершенствоваться, может быть то, что интеллект, который ищет рейсы, может использовать модель машинного обучения, чтобы рекомендовать рейсы пользователям, основываясь на их прошлых предпочтениях.
Видимость мультиинтеллектуальных взаимодействий тела: Вам необходимо понимать взаимодействие между несколькими интеллектами. Это означает, что у вас должны быть инструменты и методы для отслеживания деятельности и взаимодействия интеллектов. Это могут быть средства регистрации и мониторинга, средства визуализации и показатели производительности.
мультисенсорный режим: Существуют различные модели реализации мультиинтеллектуальных систем, такие как централизованные, децентрализованные и гибридные архитектуры. Вам необходимо выбрать модель, которая лучше всего подходит для вашего случая использования.
вмешательство человека: В большинстве случаев вам потребуется вмешательство человека, и вы должны будете проинструктировать интеллектуальное тело, когда ему следует вмешаться. Это может выражаться в том, что пользователь запрашивает определенный отель или рейс, который интеллектуальный организм не рекомендовал, или запрашивает подтверждение перед бронированием рейса или отеля.

Видимость мультиинтеллектуальных взаимодействий тела

Важно понимать взаимодействие между несколькими интеллектами. Такая видимость необходима для отладки, оптимизации и обеспечения эффективности всей системы. Чтобы добиться этого, необходимо иметь инструменты и методы для отслеживания деятельности и взаимодействия интеллектов. Это могут быть средства регистрации и мониторинга, инструменты визуализации и метрики производительности.

Например, в случае бронирования поездки для пользователя можно создать приборную панель, которая будет отображать состояние каждого смарт-тела, предпочтения и ограничения пользователя, а также взаимодействие между смарт-телами. На этой панели могут отображаться даты поездки пользователя, рейсы, рекомендованные смарт-телом "Рейсы", отели, рекомендованные смарт-телом "Отели", и аренда автомобиля, рекомендованная смарт-телом "Аренда автомобиля". Это даст вам четкое представление о том, как интеллекты взаимодействуют друг с другом и удовлетворяют ли предпочтения и ограничения пользователя.

Давайте рассмотрим эти аспекты более подробно.

Средства ведения журналов и мониторинга: Вы хотите сохранять запись в журнале для каждого действия, предпринятого разведкой. В журнале может храниться информация об интеллекте, который выполнил действие, о выполненном действии, о том, когда было выполнено действие, и о его результате. Эта информация может быть использована для отладки, оптимизации и т. д.
Инструменты визуализации: Инструменты визуализации помогут вам увидеть взаимодействие между интеллектами в более интуитивном виде. Например, вы можете построить график, показывающий поток информации между интеллектами. Это может помочь вам выявить узкие места, неэффективность и другие проблемы в вашей системе.
Показатели эффективности: Показатели производительности помогут вам отследить эффективность работы многоинтеллектуальной системы. Например, вы можете отслеживать время, необходимое для выполнения заданий, количество выполненных заданий за единицу времени и точность предложений, сделанных интеллектами. Эта информация поможет вам определить области для улучшения и оптимизировать систему.

мультисенсорный режим

Давайте рассмотрим некоторые конкретные паттерны, которые можно использовать для создания мультиинтеллектуальных приложений для тела. Вот несколько интересных паттернов, которые стоит рассмотреть:

групповой чат

Этот паттерн полезен, когда вы хотите создать приложение для группового чата, в котором смогут общаться представители нескольких интеллектов. Типичные примеры использования этого паттерна - совместная работа в команде, поддержка клиентов и социальные сети.

В этой модели каждый интеллект представляет пользователя в групповом чате, а сообщения между интеллектами передаются по протоколу обмена сообщениями. Интеллекты могут отправлять сообщения в групповой чат, получать сообщения из группового чата и отвечать на сообщения других интеллектов.

Этот шаблон может быть реализован с помощью централизованной архитектуры (все сообщения проходят через центральный сервер) или децентрализованной архитектуры (сообщения передаются напрямую).

передать задание

Этот режим полезен, когда вы хотите создать приложение, в котором несколько интеллектов могут передавать друг другу задания.

Типичные примеры использования этой модели - поддержка клиентов, управление задачами и автоматизация рабочих процессов.

В этой модели каждый интеллект представляет собой задачу или шаг в рабочем процессе, а интеллекты могут передавать задачи другим интеллектам в соответствии с заранее определенными правилами.

совместная фильтрация

Этот режим полезен, когда вы хотите создать приложение, в котором несколько интеллектов могут сотрудничать и делать пользователю предложения.

Причина, по которой вы хотите, чтобы несколько интеллектов сотрудничали друг с другом, заключается в том, что каждый из них может обладать различными знаниями и вносить свой вклад в процесс выработки рекомендаций разными способами.

Возьмем пример пользователя, который хочет получить совет о том, какие акции лучше всего покупать на фондовом рынке.

эксперт отрасли: Интеллектуал может быть экспертом в определенной отрасли.
технический анализ: Другой интеллект может быть экспертом в области технического анализа.
Фундаментальный анализ: Существует также интеллект, который может быть экспертом в области фундаментального анализа. Работая вместе, эти интеллекты могут давать пользователю более полные рекомендации.

Сценарий: Процесс возврата денег

Рассмотрим сценарий, в котором клиент пытается получить возврат денег за товар. В этом процессе может быть задействовано множество интеллектов, но давайте разделим их на интеллекты, характерные для этого процесса, и общие интеллекты, которые могут быть использованы в других процессах.

Интеллектуальные органы, специализирующиеся на процессе возврата денег::

Вот некоторые из видов интеллекта, которые могут быть задействованы в процессе возврата денег:

анализ клиентов: Этот смарт-тело представляет клиента и отвечает за инициирование процесса возврата.
Интеллект продавца: This Smartbody представляет продавца и отвечает за обработку возвратов.
Платежная разведка: Этот смарт-тело представляет процесс оплаты и отвечает за возврат платежей клиентов.
Решения Интеллектуальное тело: Этот интеллектуальный орган представляет процесс решения и отвечает за решение любых вопросов, возникающих в процессе возврата.
Аналитика соответствия: Этот умный человек представляет процесс обеспечения соответствия и отвечает за то, чтобы процесс возврата средств соответствовал нормам и правилам.

Универсальное разведывательное агентство (UIA)::

Эти интеллектуальные способности могут быть использованы в других частях вашего бизнеса.

транспортная разведка: Это интеллектуальное тело представляет процесс доставки и отвечает за отправку товара обратно продавцу. Например, этот интеллект может использоваться как для процесса возврата, так и для обычной отправки товара через покупку.
Интеллект обратной связи: Этот умный орган представляет процесс обратной связи и отвечает за сбор отзывов от клиентов. Отзывы могут быть получены в любое время, а не только в процессе возврата.
Обновление интеллекта: Этот интеллект представляет процесс эскалации и отвечает за эскалацию проблем на более высокий уровень поддержки. Вы можете использовать этот тип интеллекта в любом процессе, где требуется эскалация проблемы.
Уведомление об интеллектуальном теле: Этот смарт-объект представляет процесс уведомления и отвечает за отправку уведомлений клиентам на всех этапах процесса возврата денег.
Аналитическая разведка: Этот интеллект представляет процесс аналитики и отвечает за анализ данных, связанных с процессом возврата денег.
Аудиторская разведка: Этот интеллект представляет процесс аудита и отвечает за проверку процесса возврата средств, чтобы убедиться, что он выполняется правильно.
Интеллектуальная отчетность: Этот интеллект представляет процесс отчетности и отвечает за создание отчетов о процессе возврата средств.
Группа интеллектуальной разведки (KIU): Этот интеллект представляет процесс знаний и отвечает за ведение базы знаний информации, связанной с процессом возврата. Этот интеллект может получать информацию о возвратах и других частях вашего бизнеса.
узел безопасности: Этот интеллектуальный объект представляет процесс безопасности и отвечает за обеспечение безопасности процесса возврата средств.
Интеллект качества: Этот интеллектуальный орган представляет процесс качества и отвечает за обеспечение качества процесса возмещения.

Ранее было перечислено довольно много интеллектов, как специфических для процесса возмещения, так и общего назначения, которые могут быть использованы в других сферах вашего бизнеса. Надеемся, это даст вам представление о том, как решить, какие интеллекты использовать в многоинтеллектуальной системе.

работать

Разработайте многоинтеллектуальную систему органов для процесса поддержки клиентов. Определите интеллекты, участвующие в процессе, их роли и обязанности, а также то, как они взаимодействуют друг с другом. Рассмотрите интеллекты, характерные для процесса поддержки клиентов, и общие интеллекты, которые могут быть использованы в других частях вашего бизнеса.

Прежде чем читать приведенные ниже решения, подумайте о том, что вам может понадобиться больше интеллекта, чем вы думаете.

Совет: рассмотрите различные этапы процесса поддержки клиентов и оцените интеллект, необходимый для любой системы.

Рецепт

Проверка знаний

ВОПРОС: Когда следует задуматься об использовании множественного интеллекта?

[] A1: Когда у вас небольшой объем работы и простая задача.
[] A2: Когда у вас большой объем работы
[] A3: Когда у вас есть простая задача.

Решение викторины

резюме

В этом курсе мы рассмотрим паттерн Multi-Intelligent Body Design Pattern, включая сценарии, в которых применимы несколько интеллектов, преимущества использования нескольких интеллектов по сравнению с одним, строительные блоки для реализации паттерна Multi-Intelligent Body Design Pattern и понимание взаимодействия между несколькими интеллектами.