Lexi's 的系统架构

Lexi ($LEXI) 框架的架构经过精心设计，分为多个相互连接的层，每个层负责不同的功能，并通过上述增强功能进行了改进。

量子层

• 功能: 利用先进的量子启发式模型处理概率数据，实现广泛的状态探索和优化。

• 增强功能:

  • 量子机器学习算法: 使用最先进的QML技术，提高数据处理能力。

  • 量子纠缠优化: 通过先进的纠缠协议，增强代理间的通信和协调。

2. 代理层

• 功能: 由自主的、专业化的代理组成，具备在分层蜂群结构中独立执行任务的能力。

• 增强功能:

  • 分层蜂群结构: 将代理组织成多层次结构，有效管理大量代理网络。

  • 动态资源分配: 根据任务需求和代理性能，实时分配计算资源。

3. 混合集成层

• 功能: 将量子和经典计算的输出合并为一个统一的决策框架。

• 增强功能:

  • 混合推理模型: 结合符号AI和量子启发式算法，提高推理能力和可解释性。

4. 推理阶段

• 功能: 综合所有代理的结果，确保最终输出的连贯性和优化。

• 增强功能:

  • 自适应温度调节: 通过机器学习模型动态调整温度参数，平衡创造力和精确度。

5. 输出模块

• 功能: 提供可操作的洞察和预测，辅以强大的反馈机制，实现持续改进。

• 增强功能:

  • 多模态数据处理: 整合多种数据类型，生成全面的输出。

  • 可视化工具: 提供实时的监控和分析仪表板。

6. 安全与隐私层

• 功能: 确保代理间通信的安全和数据隐私。

• 增强功能:

  • 量子密码学: 实施量子抗性加密方法。

  • 联邦学习: 实现协同学习而不泄露原始数据，增强数据隐私。