罗晓东，软件工程师，拥有多年的架构和平台设计经验，目前正在研究平台与新技术的结合。
在上一篇文章中，我梳理了自己在平台上与AIGC交互的组件设计方案，并进行了交互的设计架构，并进一步结合IM的集成，进一步阐述和优化交互流程。 同时，在这一步，引入体验人员，验证LLM对工程师的提升效果，同时体现个体超级工程师。 经验人员介绍：测试工程师，前期有半年时间跟进学习平台技术，熟悉平台的场景和使用流程。
引入测试工程师的主要目的是进行流程的交互体验，从而更好地验证流程，从而体现LLM组合对人员能力提升的效果，后期通过经验成果进一步形成个体超级工程师。
这本书继续在上面。 为了进一步优化LLM的推理能力和多智能体的结合，这里定制了GC的交互模式，并定制了一个简单的IM，以便更好的管理。 主要目标是尽可能避免困难的可视化管理界面，通过与代理和员工的交互来管理整个平台，形成类似于 Chatops 的工具，但在 LLM 中会更强大。
交互管理界面如下：
在这个过程中，将多个智能体个体虚拟化，将其划分为多个团队和多个详细个体，并通过不断添加第一个相互，通过测试工程师的调用和工程师的评审，进一步完成多个工作的结果，如虚拟需求团队的管控， 虚拟工程师团队、虚拟架构师团队等，并在不满意的情况下，不断增加新的工程师与工作互动，直到完成闭环操作。
这是一个虚拟的工程师团队：
这个和 autoGPT 等的区别在于，这里引入 LLM 是为了更好地推动超自动化，解决日常工作中的问题，通过超个体和智能体角色的结合来实现这一目标，而不是一开始完全自动化，现阶段我们对 LLM 的定位还是次要角色。 以下是相关的设计思路：
定义团队与多个智能体角色之间的分工定义智能体流程和审查模式、交互模式、流程编排、多渠道（组）和多智能体协作每个团队的设计思路都有自己的计划，以上就是我们在这个过程中的一些实践经验，每个架构师都有自己的想法，我有自己的想法。
这里的设计定义起来并不复杂，整个过程主要是解决实际工作问题。
为了更好地定义座席角色，拆分多个角色，拆分的目的是细化每个作业，形成一个独立的座席角色，以便更好的聚合，然后通过多个角色的聚合形成闭环工作。 以下是目前详细的团队和代理商，主要包括：
人才管理专家团队、方案架构师团队、技术工程师团队、数据挖掘分析团队、自动化运维管理团队、业务运营专家团队，以下为相关设计图纸：
在形成多个智能体后，调试提示指令，确保结果达到可以使用或可以达到初步讨论的点，目前还不可能做到100%，所以在IM交互中，增加了工程师评审的步骤，审核的意见**来自经验的积累和平时的讨论， 此步骤目前暂时按此方式处理。
除了一定的提示指令外，每个角色的定义都是以服务和流程编排的形式进行的，目前由硬编码和自定义节点处理，流程工具使用liteflow，暂无配置可视化流程界面。
以下是数据库设计聚合过程：
在这种交互形式下，从一定角度更容易实现智能体的标准化和准确化结果。
假设一个虚拟角色或者一个多模态角色会输出结果，可以定义为“员工”，这里添加多渠道的主要目的是为了更好地在内部分享和共享结果，从而更好地形成公司的组织模式。 通过添加通道，可以进一步集成多个Agent在工作台上进行交互，也可以集成多个结果进行交互管理，如下图所示
在这个过程中，前一个智能体的结果是下一个智能体的输入，而测试工程师在这个过程中的操作主要是做审计和验证，保证上下结果的准确性，如果不准确，可以进行微调或再生。 同时增加了知识库的交互性，例如可以上传需求文档或内容文档，以便更好的内容提取和推理，使AIGC结果更加准确。
这个过程并不是说设计起来特别难，而是新概念为我们提供了新的想法，比如智能体、超级个体、智能体等等，这些想法不会被完全复制，而是会针对实际问题进行选择，并且有更多“完美”的最终目标是期待自己进化， 但如何去做，这个还在设计上，比如记忆系统、进化系统、成长系统等都需要进一步定义和设计，前期的目标是形成超自动化的方向，后期也在研究。
我们也希望有兴趣的同学可以一起讨论和分享他们的经验。