Équipe Autogérée

Le composant Équipe Autogérée vous permet d’organiser plusieurs agents IA et de leur attribuer des tâches structurées, gérées par un agent principal et un LLM, permettant des flux de travail dynamiques et multi-agents.

Équipe Autogérée

Description du composant

Comment fonctionne le composant Équipe Autogérée

The SelfManaged Crew component represents a collaborative group of AI agents, designed to work together to achieve complex goals by dividing and managing tasks. This component is ideal when you want to create workflows where multiple agents, each with distinct capabilities, can coordinate, execute, and manage hierarchical or multi-step tasks autonomously.

What the Component Does

  • Orchestrates a crew of agents: You can define multiple agents, each potentially with different specializations or roles, to work together as a team.
  • Task assignment and management: Tasks can be structured hierarchically, allowing for complex workflows to be broken down and assigned to the appropriate agents.
  • Manager agent support: Optionally assign a specific agent to act as a manager, overseeing the crew and ensuring tasks are allocated and completed effectively.
  • Customizable LLM for management: Specify a language model (LLM) for the manager agent, allowing for advanced coordination, reasoning, and communication within the crew.

Inputs

The SelfManaged Crew component offers a range of configurable inputs to tailor the teamwork and task management to your needs:

Input NameType(s)DescriptionRequiredMultiple
AgentsAgentList of agents forming the crew.NoYes
Manager AgentAgentAn optional agent to manage the crew and delegate tasks.NoNo
Manager LLMBaseChatModelLanguage model for the manager agent, used to generate text and reasoning for coordination.NoNo
TasksHierarchicalTaskList of hierarchical tasks the crew should perform.NoYes
Max RPMIntegerMaximum requests per minute (default: 100) to control execution rate.NoNo
Show ProgressBooleanIf enabled, shows detailed progress of each agent during execution.NoNo
CacheBooleanEnables caching of results for efficiency (default: enabled).NoNo

Additional Input Details

  • Show Progress: When set to true, you can monitor exactly what each agent is doing at every step, which is particularly useful for debugging or process transparency.
  • Max RPM (Requests per Minute): Useful for rate-limiting when interacting with APIs or external services.

Output

  • Output: The component outputs a Message object, typically containing the results of the coordinated crew task execution. This can include the completion status, data generated, or final reports compiled by the crew.

Use Cases & Benefits

  • Complex Task Automation: Perfect for scenarios where a single agent is not sufficient, and multiple agents with varying skills need to collaborate.
  • Hierarchical Workflows: Useful for breaking down large problems into sub-tasks, assigning them to specialists, and aggregating results.
  • Human-Like Project Management: Mimics real-world team dynamics, with a “manager” agent overseeing the process, providing oversight, and making decisions.
  • Process Transparency: Enable progress tracking to see the inner workings of your AI crew, helpful for both development and production monitoring.
  • Efficiency: Caching and rate-limiting options help optimize performance and control resource usage.

When to Use

Consider using the SelfManaged Crew component when your AI workflow requires:

  • Multiple agents collaborating on interdependent tasks.
  • Task breakdown and delegation mimicking human project management.
  • Clear tracking and reporting of progress and results.

Further Documentation

For more detailed examples and advanced setups, refer to the official documentation.

Exemples de modèles de flux utilisant le composant Équipe Autogérée

Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Équipe Autogérée. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.

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Questions fréquemment posées

Qu’est-ce que le composant Équipe Autogérée ?

Il vous permet de regrouper plusieurs agents IA et de leur assigner des tâches, avec un agent gestionnaire coordonnant leur collaboration. Cette structure est idéale pour automatiser des flux de travail complexes à plusieurs étapes.

Comment fonctionne l’agent gestionnaire ?

L’agent gestionnaire agit en tant que coordinateur central, distribuant les tâches entre les agents et utilisant un LLM pour générer et gérer les instructions de tâches.

Quel type de tâches peut être géré ?

Vous pouvez définir des tâches hiérarchiques ou à plusieurs niveaux nécessitant la collaboration de plusieurs agents spécialisés, ce qui le rend adapté à l’automatisation avancée des flux de travail.

Puis-je suivre la progression des agents ?

Oui, vous pouvez activer le suivi de la progression pour voir sur quoi travaille chaque agent pendant l’exécution.

La mise en cache est-elle prise en charge ?

Oui, le composant peut mettre en cache les résultats pour optimiser les performances et réduire les traitements redondants.

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