Equipo Autogestionado
SelfManaged Crew de FlowHunt te permite crear equipos de agentes de IA con roles y tareas, gestionados por un gerente de IA, para abordar proyectos complejos de manera colaborativa y eficiente.
Equipo Autogestionado
Los equipos de IA te permiten utilizar equipos completos de agentes de IA para realizar tareas complejas. Al principio puede parecer confuso, pero el enfoque de equipo simplemente copia cómo funcionan los equipos reales. En cualquier equipo, tendrás individuos con roles y habilidades únicas, trabajando juntos para alcanzar un objetivo común.
Supongamos que deseas crear y publicar una entrada de blog larga. El trabajo normalmente comienza con un especialista en SEO investigando palabras clave y elaborando un esquema del contenido. Crearán un brief de SEO, que se pasará al redactor de contenido. Una vez que el redactor termina, su colega corregirá y editará el artículo para garantizar la calidad. ¿Y las imágenes destacadas o infografías? Un diseñador se encargará de eso.
Ya tienes al menos tres o cuatro personas trabajando en la creación de esta pieza de contenido. Comparten un objetivo común, pero cada uno se especializa en algo diferente y realiza una sub-tarea distinta. Veamos cómo puedes copiar este equipo como un grupo de agentes de IA.
¿Tienes curiosidad por el Flow que estamos analizando en esta guía? Es el Generador de Blogs Avanzado y puedes encontrarlo fácilmente en tu biblioteca de Flows.
¿Qué es el componente SelfManaged Crew?
El componente SelfManaged Crew es un componente estructural que agrupa agentes y tareas en un solo equipo dirigido por un agente gerente. Solo representa un grupo, lo que te permite crear múltiples equipos de agentes dentro de un solo Flow. El núcleo de crear un equipo de IA es configurar los agentes y sus tareas.
El papel de los agentes de IA en los equipos
El componente SelfManaged Crew es solo un componente estructural que agrupa grupos de agentes. Por ello, el primer paso para usar con éxito los equipos de IA es entender y configurar los agentes individuales, incluido el agente gerente.
Los agentes de IA son programas informáticos que pueden realizar tareas y resolver problemas de forma independiente. Procesan información y actúan en función de su programación, conocimiento y objetivos.
Los agentes no son solo IA generativa. Con las herramientas adecuadas, pueden realizar tareas reales como enviar correos electrónicos, crear documentos y más. En lugar de predefinir disparadores rígidos para este comportamiento, los agentes pueden decidir por sí mismos.
En la práctica, ya no necesitas dar indicaciones detalladas para un comportamiento generativo rígidamente controlado. Solo tienes que proporcionar al agente su rol, personalidad y objetivo, asegurándote de que sabe quién es y qué lo motiva.
Aprende más sobre los agentes de IA y cómo usar el componente AI Agent
¿En qué son mejores los equipos que los agentes individuales?
Si hay un problema en los procesos de tu equipo, puedes identificarlo rápidamente y trabajar con un miembro competente para encontrar una solución. Ahora imagina que solo tú trabajas en toda la tarea y surge un problema en tu propia mente. Eso es mucho más difícil de notar y localizar. Lo mismo ocurre al comparar un solo agente con un equipo de agentes.
Cuando das instrucciones a un solo agente, le asignas una tarea compleja con poco o ningún control sobre cómo se realizan las tareas individuales. Al tratarse de tareas complejas, esto puede provocar cuellos de botella y una baja calidad en los resultados.
Con un equipo, puedes dividir la tarea principal en sub-tareas específicas, asignando cada una a un miembro único del equipo de IA. El resultado es una salida mucho más profesional y detallada. También significa una depuración más sencilla y, por último, coordinar agentes especializados te permite gestionar tareas mucho más complejas.
La diferencia entre equipos autogestionados y secuenciales
Quizás hayas notado que hay dos componentes de equipo diferentes en tu panel. La diferencia entre estos tipos de equipos es el orden de las tareas y el nivel de control que tienes.
Volvamos a nuestro ejemplo del equipo de marketing. El primer agente en la fila sería el especialista en SEO. Una vez que se investiga el tema, se pasa la información al redactor de contenido. A continuación puedes ver cómo la tarea del Agente de SEO está conectada a la tarea de Redacción del Agente Redactor de Contenido:
Hablemos primero de un Sequential Crew. Con un Sequential Crew, las tareas se realizan una después de otra en el orden exacto que especifiques en el Flow. Una vez se completa una tarea, es permanente, y el Flow pasa al siguiente agente. Eso es ideal para procesos sencillos o que requieren menos potencia computacional.
Pensemos en un redactor de contenido en la vida real. Primero investigará y luego comenzará a escribir, pero a medida que el artículo avanza, puede darse cuenta de que necesita investigar más. Es lógico que vaya y venga entre las tareas de investigación y redacción antes de pasar finalmente al siguiente paso. El equipo secuencial no hará esto. Una vez que una tarea está hecha, está simplemente hecha. Ahí es donde entran los equipos autogestionados.
Con un Self-Managed Crew, el agente gerente de IA decide el orden de las tareas y cuántas iteraciones son necesarias. Al tomar decisiones, la IA trata de copiar de cerca las jerarquías organizacionales tradicionales. Esto abre la posibilidad de repetir tareas y crear múltiples iteraciones del resultado final.
Gracias al gerente LLM que delega tareas y supervisa su ejecución, el SelfManaged Crew puede trabajar con una sola tarea compleja. El gerente LLM puede dividir la tarea y asignar sub-tareas a los agentes correctos. Esto es especialmente útil cuando sabes lo que hay que hacer, pero no estás seguro del proceso exacto y las sub-tareas.
Cómo usar equipos autogestionados
El SelfManaged Crew es un componente estructural que agrupa agentes y componentes de tareas en un grupo. Para usar un SelfManaged Crew, primero debemos definir el agente gerente, los miembros del equipo y sus tareas. Solo entonces podemos hacerlos un equipo.
Configurar equipos autogestionados consiste en cuatro pasos:
- Configurar agentes de IA individuales
- Asignar tareas a los agentes
- Configurar el agente gerente
- Agrupar a los agentes en un SelfManaged Crew
Configuración de agentes de IA individuales
Cada miembro de un equipo real tiene un rol, objetivos y una historia personal única que incluye sus experiencias pasadas, personalidad y estilo específico. Lo mismo ocurre con cada agente de IA.
Por ejemplo, centrémonos en el redactor de contenido del equipo:
- El Rol: El título profesional de tu agente. En este ejemplo, ser redactor de contenido es el rol.
- El Objetivo: Qué hace el agente y cuál es su resultado ideal. El resultado esperado para el redactor es un artículo bien escrito que se ajuste al tema y al brief de SEO.
- La Historia Personal: Representa quién es el agente. Te guste o no, siempre aportas tu personalidad, forma de pensar, vocabulario y experiencias pasadas a todo lo que haces. Esto es aún más visible en trabajos creativos, como la redacción de contenido.
Repite este proceso para todos los agentes que quieras usar en tu equipo.
Aprende más sobre los agentes de IA y cómo usar el componente AI Agent
Asignar tareas a los agentes
Siguiendo con nuestro ejemplo de creación de blogs, ahora sabemos quién es nuestro agente. El siguiente paso es informar al agente de su tarea y presentarlo al equipo.
¿Qué son los componentes de tarea?
En los equipos, a cada agente se le asigna una tarea para realizar. Como en un equipo real, cada miembro puede llevar a cabo tareas específicas del proyecto. Los componentes de tarea te permiten especificar y asignar estas tareas.
Notarás que, al igual que con el componente Crew, hay dos posibles componentes de tarea: secuencial y autogestionado. Como son dos enfoques opuestos para gestionar agentes, mezclarlos no tendría sentido. Por eso, también usaremos SelfManaged Tasks al usar un SelfManaged Crew:
Si tienes una tarea en mente pero no sabes cómo dividirla en sub-tareas más pequeñas, simplemente escríbela toda en una sola tarea. El gerente LLM está ahí para asignar tareas y supervisar el proceso, asegurándose de que cada agente sepa qué hacer y cuándo. Puede dividir la tarea principal y asignar las partes al agente correcto.
Además de la tarea, cada agente en un equipo puede recibir herramientas adecuadas, facilitando su trabajo y haciéndolo más preciso. En nuestro ejemplo, el investigador utiliza las herramientas GoogleSearch y URL Retriever para controlar las opciones de investigación.
A continuación, configura las tareas. Cada SelfManaged Task debe tener una descripción, el resultado esperado o ambos:
La descripción de la tarea para el agente redactor de contenido podría ser algo así:
“Dado el brief de contenido SEO, escribe una entrada de blog de no más de 1500 palabras.
Nunca empieces los párrafos con afirmaciones vagas como “En el cambiante mundo de…”. Ve siempre directamente a la información principal que debe aportar el párrafo.“
Analicemos más de cerca esta descripción de la tarea:
- “Dado el brief de contenido” – El agente sabe qué hacer con el resultado anterior.
- “Escribe una entrada de blog de hasta 1500 palabras” – El resultado que esperamos del agente.
- “Nunca empieces…..” – Instrucciones personalizadas adicionales para ajustar el resultado. Estas instrucciones pueden ser cualquier sugerencia sobre el lenguaje, vocabulario, estructura o cualquier otro aspecto que ayude al agente a crear lo que necesitas.
El campo de resultado esperado es opcional y es ideal cuando necesitas un resultado estructurado o asegurarte de que se incluya algo en la salida. Por ejemplo, la tarea de nuestro agente investigador SEO es crear:
Un brief en esta forma:
Título SEO amigable:
Meta descripción SEO amigable:
Esquema SEO amigable
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el componente SelfManaged Crew en FlowHunt?
El componente SelfManaged Crew te permite agrupar múltiples agentes de IA con roles y tareas únicas en un equipo gestionado por un agente gerente de IA. Esta estructura imita equipos reales para una mejor delegación de tareas, iteración y colaboración en flujos de trabajo complejos.
- ¿En qué se diferencia un SelfManaged Crew de un Sequential Crew?
Un Sequential Crew realiza tareas en un orden estricto que tú defines, completando cada paso antes de pasar al siguiente. Un SelfManaged Crew, gestionado por un agente gerente, puede decidir dinámicamente el orden y el número de iteraciones para las tareas, permitiendo flujos de trabajo más flexibles e iterativos.
- ¿Por qué usar varios agentes de IA en un equipo en lugar de un solo agente?
Usar un equipo te permite dividir tareas complejas entre agentes especializados, mejorando la calidad del resultado, facilitando la depuración y permitiéndote abordar proyectos más complejos, igual que en equipos reales.
- ¿Cómo configuro un SelfManaged Crew en FlowHunt?
Configura agentes de IA individuales con roles y objetivos definidos, asigna a cada agente una tarea, crea un agente gerente y conecta todos los agentes y tareas dentro del componente SelfManaged Crew. El agente gerente supervisará el flujo de trabajo automáticamente.
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