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“Dormo melhor depois de me exercitar?” parece uma pergunta simples, mas respondê-la como um coach proativo, personalizado e adaptativo exigiu diversas inovações técnicas.
Primeiro, precisamos que o treinador entenda e faça raciocínio numérico sobre dados fisiológicos de séries temporais, como sono e atividade, usando capacidades semelhantes às apresentadas por PH-LLM. Para perguntas como esta, o coach verifica a disponibilidade de dados recentes, escolhe as métricas corretas, compara os dias relevantes, contextualiza os resultados em relação às linhas de base pessoais e às estatísticas a nível da população, incorpora interações anteriores com o coach e, finalmente, utiliza a análise para fornecer respostas e insights personalizados.
Em segundo lugar, utilizamos um estrutura multiagente que coordena subagentes especializados para fornecer suporte claro, consistente e holístico, como (1) um agente de conversação para conversas múltiplas, compreensão de intenções, orquestração de agentes, coleta de contexto e geração de respostas; (2) um agente de ciência de dados que usa ferramentas iterativamente para buscar, analisar e resumir dados relevantes (por exemplo, dados de sono e treino), aproveitando os recursos de geração de código conforme necessário; e (3) um especialista no domínio, como um especialista em condicionamento físico, que analisa os dados do usuário para gerar planos de condicionamento físico personalizados e adaptá-los à medida que o progresso e o contexto mudam.
”Negócio desatualizado ele não está apenas perdendo dinheiro, mas está perdendo a chance de fazer a diferença ao mundo”
Produtor