Microsoft baru-baru ini membuka sistem agen AI universal yang disebut Magentic-One, yang telah menarik perhatian industri. Sistem ini mengadopsi arsitektur lima tingkat dan dapat mencapai pemrosesan tugas yang sangat otomatis di banyak bidang seperti hukum, perawatan medis, keuangan, pendidikan, dll., sehingga sangat meningkatkan efisiensi kerja. Editor Downcodes akan memberikan penjelasan rinci tentang arsitektur, fungsi dan skenario aplikasi Magentic-One, serta menyediakan tautan sumber daya yang relevan untuk memfasilitasi pembaca memiliki pemahaman mendalam tentang teknologi inovatif ini.
Teks: Dalam konteks kemajuan berkelanjutan dalam teknologi kecerdasan buatan, Microsoft baru-baru ini membuat sistem agen AI umum yang disebut Magentic-One menjadi sumber terbuka. Sistem ini memiliki arsitektur lima tingkat dan dapat mencapai kecerdasan tingkat tinggi di banyak bidang seperti hukum, perawatan medis, keuangan, dan pendidikan. Sistem inovatif ini dirancang untuk membantu pengguna meningkatkan produktivitas dan menyederhanakan tugas pekerjaan sehari-hari yang kompleks.
Arsitektur Magentic-One terdiri dari lima level agen. Yang pertama adalah Orchestrator, yang bertanggung jawab untuk menguraikan tugas-tugas kompleks menjadi beberapa subtugas dan membimbing agen lain untuk melakukan subtugas tersebut. Fungsi utamanya adalah perencanaan tugas dan pemantauan untuk memastikan kelancaran kemajuan keseluruhan.
Berikutnya adalah WebSurfer. Agen ini menggunakan model AI yang kuat untuk mengoperasikan dan mengurai konten web, yang dapat membantu pengguna menemukan informasi yang relevan secara online. Saat memperoleh data, FileSurfer akan membaca file lokal dan melakukan tugas seperti integrasi dan penulisan ulang untuk memberikan informasi latar belakang yang diperlukan untuk analisis selanjutnya.
Coder adalah bagian penting dari Magentic-One. Ini terutama digunakan untuk analisis informasi dan penulisan kode. Ini dapat melakukan pemrosesan mendalam atas data yang dikumpulkan oleh WebSurfer dan FileSurfer dan menghasilkan laporan atau konten baru lainnya. ComputerTerminal bertindak sebagai konsol dan dapat menjalankan program yang ditulis oleh Coder dan menginstal perpustakaan pemrograman baru sesuai kebutuhan untuk memastikan pengoperasian sistem yang stabil.
Saat menerima tugas, masing-masing agen Magentic-One bekerja sama dengan cepat. Mengambil contoh penulisan laporan, Orchestrator pertama-tama menentukan agen yang dibutuhkan dan urutan kerja. Selanjutnya, WebSurfer mengumpulkan data, FileSurfer mengekstrak informasi yang relevan, Coder mengatur dan menganalisis data, dan akhirnya menghasilkan laporan dan menjalankan program terkait melalui ComputerTerminal. Kolaborasi yang efisien ini secara signifikan meningkatkan kecepatan dan keakuratan pemrosesan tugas.
Perlu dicatat bahwa Magentic-One memiliki kemampuan adaptif dan dapat menyesuaikan diri dalam lingkungan jaringan dan file yang berubah secara dinamis untuk memastikan bahwa masing-masing agen terus berkolaborasi secara efisien dan menyelesaikan tugas. Peluncuran proyek open source ini tidak diragukan lagi membuka kemungkinan baru untuk penerapan cerdas di berbagai industri.
Kode sumber terbuka Magentic-One telah dirilis di GitHub, dan pengembang serta peneliti dipersilakan untuk menjelajahi dan menggunakannya.
Alamat sumber terbuka: https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one
Sumber terbuka Magentic-One memberikan dorongan baru untuk pengembangan lebih lanjut di bidang kecerdasan buatan dan memberi pengembang ruang eksplorasi yang lebih luas. Nantikan munculnya aplikasi yang lebih inovatif berdasarkan Magentic-One.