Tareas Autogestionadas
Las Tareas Autogestionadas en FlowHunt permiten que los agentes de IA realicen de forma autónoma las tareas asignadas, imitando la dinámica real de equipo para flujos de trabajo complejos y mejores resultados.
¿Qué es el componente de Tarea Autogestionada?
El componente Tarea Autogestionada te permite definir y asignar tareas para que los agentes las realicen. De esta manera, obtienes más control y visión sobre cómo se llevan a cabo las partes individuales de un flujo de trabajo, lo cual es muy útil para flujos complejos. Dividir objetivos complejos en subtareas también lleva a resultados más detallados y de mayor calidad.
Tareas como parte de los equipos
Supongamos que quieres crear y publicar una entrada de blog de formato largo. Probablemente tratarás de recrear todo un equipo de contenido compuesto por agentes. El trabajo normalmente comienza con un especialista en SEO que investiga palabras clave y crea el esquema del contenido. Este preparará un brief de SEO, que luego se entrega al redactor de contenido. Cuando el redactor termina, su compañero revisa y edita el artículo para garantizar la calidad. ¿Qué pasa con las imágenes destacadas o infografías? Un diseñador se encargará de eso.
Ya tienes al menos tres o cuatro personas trabajando en la creación del contenido. Cada una tiene una tarea específica que realizar. Al igual que en un equipo real, puedes crear un equipo de agentes de IA usando el componente Equipo Autogestionado. Dentro de este equipo, cada miembro recibirá una tarea específica asignada a través del componente de Tarea Autogestionada.
Además de tener su tarea concreta en un equipo, un agente de IA puede realizar otras tareas adicionales. Tomemos al redactor de contenido del ejemplo anterior. La tarea principal de este agente es escribir un artículo basado en el brief de SEO del agente anterior. En la vida real, un redactor tendrá más tareas además de solo escribir el artículo. Por ejemplo, puede que deba redactar una meta descripción e incluso una publicación para redes sociales. Colocar estas tareas como subtareas de una sola tarea puede llevar a un resultado más caótico y menos claro.
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Diferencia entre tareas secuenciales y autogestionadas
Quizás hayas notado que hay dos componentes de tareas en tu panel. La diferencia entre estos tipos radica en el orden de las tareas y el nivel de control que tienes.
Hablemos primero de las Tareas Secuenciales. Las tareas secuenciales se realizan una tras otra en la secuencia (orden exacto) que especifiques. Una vez que una tarea se completa, está lista y el Flow pasa al siguiente agente. El enfoque secuencial es ideal para procesos lineales que no requieren repetición de tareas.
Pero esto no siempre ocurre en la vida real. Tomemos a un redactor de contenido real. Primero investigará y luego escribirá, pero a medida que desarrolla el artículo, puede darse cuenta de que necesita investigar más. Es comprensible que vaya y venga entre las tareas de investigación y escritura antes de pasar finalmente al siguiente paso. Pero esto es imposible con equipos y tareas secuenciales. Ahí es donde entran las tareas autogestionadas.
Con las Tareas Autogestionadas, el agente IA encargado decide el orden de las tareas. Al tomar decisiones, la IA intenta imitar de cerca las jerarquías organizacionales tradicionales y asignar tareas al agente más adecuado. Esto abre la posibilidad de repetir tareas y crear varias iteraciones del resultado final.
¿Tu flujo de trabajo sigue un proceso lineal claro? Prueba usando tareas secuenciales. Descubre más en esta guía.
Cómo usar tareas autogestionadas
Las tareas autogestionadas son tareas realizadas en un equipo gestionado por un agente de IA. En otras palabras, asignas tareas a tu equipo de IA, y su propio encargado IA decide qué miembro realiza cada tarea y cuándo.
Para cada objetivo complejo, puede haber varios agentes y varias tareas, todos reunidos por el componente Equipo Autogestionado. Antes de crear y asignar tareas, primero debemos definir los agentes. Es decir, debemos conocer a nuestro equipo antes de darles tareas.
Configurar tareas autogestionadas consiste en cuatro pasos:
- Configurar agentes de IA individuales
- Asignar tareas a los agentes
- Configurar el agente encargado
- Formar el equipo de agentes
Configuración de agentes de IA individuales
Cada miembro de un equipo real tiene un rol, objetivos y una historia única que incluye sus experiencias previas, personalidad y estilo específico. Lo mismo ocurre con cada agente de IA.
Por ejemplo, centrémonos en el miembro del equipo redactor de contenido:
- El rol: El cargo de tu agente. En este ejemplo, el rol es redactor de contenido.
- El objetivo: Lo que hace el agente y cuál es su resultado ideal. El objetivo esperado para el redactor de contenido es un artículo bien escrito que se ajuste al tema y al brief de SEO.
- La historia: Quién es el agente. Nos guste o no, siempre aportamos nuestra personalidad, forma de pensar, vocabulario y experiencias pasadas a todo lo que hacemos. Esto es aún más visible en trabajos creativos, como la redacción de contenidos.
Adelante, configura algunos agentes. Al crear un equipo, piensa siempre en el objetivo final y qué miembros necesitas para lograrlo. Luego, crea agentes que representen a estos miembros. Puedes crear un solo agente si quieres asignarle varias tareas.
Nota: ¿Solo tienes un agente y una tarea? No necesitas usar componentes de tareas. Simplemente utiliza el campo objetivo del agente para asignarle la tarea.
En nuestro ejemplo de redacción de contenidos, hemos creado los agentes de investigador SEO, redactor y corrector de pruebas. Sin embargo, los agentes y tareas siempre dependen de tus necesidades y procesos específicos. Siéntete libre de desglosar aún más el proceso existente o agregar nuevos agentes. Por ejemplo, puedes añadir un agente diseñador que genere imágenes para acompañar tu artículo.
Conoce más sobre los agentes de IA y cómo usar el componente de Agente de IA.
Asignar tareas a los agentes
En los equipos, a cada agente se le asigna una o varias tareas. Como en un equipo real, cada miembro puede realizar varias tareas específicas del proyecto. Los componentes de tarea te permiten especificar y asignar esas tareas. Siguiendo con nuestro ejemplo de creación de blogs, ya sabemos quién es nuestro agente. El siguiente paso es comunicarle su tarea y presentarlo al equipo.
Notarás que, al igual que con el componente Equipo, hay dos posibles componentes de tarea: secuencial y autogestionada. Como son dos enfoques opuestos para gestionar agentes, mezclarlos no tendría sentido. Por eso, usaremos Tareas Autogestionadas al usar un Equipo Autogestionado:
A diferencia de las Tareas Secuenciales, las Tareas Autogestionadas son ideales para procesos en los que no tienes claro cómo dividir un proceso complejo en subtareas más pequeñas. Puedes escribir todo el objetivo complejo en una sola tarea. El encargado LLM se encarga de asignar tareas y supervisar el proceso, asegurándose de que cada agente sepa qué hacer y cuándo. Puede dividir fácilmente la tarea principal y asignar las partes al agente correcto.
Además de la tarea, cada agente de un equipo puede recibir herramientas adecuadas, facilitando su labor y haciéndola más precisa. En nuestro ejemplo, el investigador utiliza las herramientas GoogleSearch y URL Retriever para gestionar las opciones de investigación.
Cómo configurar tareas autogestionadas
Cada tarea debe tener una descripción y un agente responsable de la ejecución. Opcionalmente, puedes rellenar el campo de resultado esperado si necesitas el resultado en una estructura específica o quieres asegurarte de que algo esté incluido.
La descripción de la tarea para nuestro agente redactor de contenidos podría ser algo así:
“Dado el brief de contenido SEO, escribe una entrada de blog de no más de 1500 palabras.
Nunca inicies los párrafos con frases vagas como ‘En el cambiante campo de…’. Ve siempre directamente a la información principal que debe transmitir el párrafo.”
Analicemos más de cerca esta descripción de tarea:
- “Dado el brief de contenido” – El agente sabe qué hacer con el resultado previo.
- “Escribe una entrada de blog de hasta 1500 palabras” – El resultado que esperamos del agente.
- “Nunca inicies…..” – Instrucciones personalizadas adicionales para ajustar el resultado. Estas indicaciones pueden ser sobre lenguaje, vocabulario, estructura o cualquier otro aspecto que ayude al agente a crear lo que necesitas.
El campo resultado esperado es opcional y es muy útil cuando necesitas un resultado claramente estructurado o asegurarte de que algo esté incluido en la salida. Por ejemplo, la tarea de nuestro agente investigador SEO es crear:
Un brief con este formato:
Título amigable para SEO:
Meta descripción amigable para SEO:
Esquema amigable para SEO
Así te aseguras de que no olvide empezar la salida con un título y meta descripción.
El paso final es conectar todas las tareas al handle de tareas del componente Equipo Autogestionado. A partir de ahí, el encargado LLM tomará el control, ordenando las tareas según sea necesario para lograr el resultado esperado.
Recuerda que los equipos secuenciales solo funcionan con tareas secuenciales, y los equipos autogestionados solo con tareas autogestionadas.
Formar el equipo de agentes
Volvamos a nuestro Flow. Cuenta con tres agentes miembros del equipo y una tarea para cada uno, y el encargado LLM supervisando todo el proceso. El último paso para crear un equipo es que los agentes sepan que forman parte de un equipo. Aquí es donde entra en juego el componente Equipo Autogestionado.
El componente Equipo Autogestionado
El componente Equipo Autogestionado representa un grupo de agentes cuyo trabajo es gestionado automáticamente por un encargado LLM. El equipo se autogestiona, permitiendo un trabajo dinámico y la capacidad de crear varias iteraciones. Es, esencialmente, una manera de decirles a los agentes que son un equipo con un objetivo común.
Puede haber más de un equipo independiente dentro de tu Flow, es decir, más de un componente de equipo que los distinga entre sí. En nuestro ejemplo, solo usamos un equipo, pero aun así debemos reunir a los agentes en un equipo.
¿Quieres saber más sobre los Equipos Autogestionados? Consulta nuestra guía para aprender todo lo que necesitas.
En nuestro ejemplo, solo usamos un equipo, pero igualmente debemos reunir a los agentes como equipo:
Conecta todos los agentes al handle Agentes del componente Equipo Autogestionado.
Eso es todo. Solo envíalo a la salida y ya tienes un equipo de agentes trabajando en el orden exacto.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué son las Tareas Autogestionadas en FlowHunt?
Las Tareas Autogestionadas te permiten asignar tareas a agentes de IA que pueden gestionarlas, repetirlas e iterarlas de manera autónoma como lo haría un equipo real, mejorando la flexibilidad y la calidad de los resultados en flujos de trabajo complejos.
- ¿En qué se diferencian las Tareas Autogestionadas de las Tareas Secuenciales?
Las Tareas Secuenciales siguen un orden estricto sin repetición, ideales para flujos de trabajo lineales. Las Tareas Autogestionadas permiten que un agente IA encargado decida el orden de las tareas, autorice repeticiones y simule una colaboración dinámica real.
- ¿Qué necesito para configurar las Tareas Autogestionadas?
Debes definir agentes de IA individuales con roles, metas e historias, asignarles tareas, configurar un agente encargado y agruparlos en un Equipo Autogestionado para una colaboración autónoma.
- ¿Puede un agente de IA encargarse de varias tareas?
Sí, un solo agente de IA puede recibir varias tareas, como un miembro de equipo con múltiples responsabilidades. Para casos sencillos, puedes usar el campo de objetivo del agente sin el componente de tareas.
- ¿Cuáles son los beneficios de usar Tareas Autogestionadas?
Los beneficios incluyen flujos de trabajo más flexibles, capacidad de iterar y refinar resultados, división más clara de tareas entre agentes de IA y mejor calidad mediante colaboración dinámica.
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