Equipe Autogerenciada

Equipe Autogerenciada

O componente Equipe Autogerenciada permite organizar múltiplos agentes de IA e atribuir a eles tarefas estruturadas gerenciadas por um agente líder e LLM, possibilitando fluxos de trabalho dinâmicos e multiagente.

Descrição do componente

Como o componente Equipe Autogerenciada funciona

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.

Exemplos de modelos de fluxo usando o componente Equipe Autogerenciada

Para ajudá-lo a começar rapidamente, preparamos vários modelos de fluxo de exemplo que demonstram como usar o componente Equipe Autogerenciada de forma eficaz. Esses modelos apresentam diferentes casos de uso e melhores práticas, tornando mais fácil para você entender e implementar o componente em seus próprios projetos.

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Perguntas frequentes

O que é o componente Equipe Autogerenciada?

Ele permite agrupar múltiplos agentes de IA e atribuir tarefas a eles, com um agente gerente coordenando a colaboração. Essa estrutura é ideal para automatizar fluxos de trabalho complexos e de múltiplas etapas.

Como funciona o agente gerente?

O agente gerente atua como coordenador central, distribuindo tarefas entre os agentes e utilizando um LLM para gerar e gerenciar instruções das tarefas.

Que tipo de tarefas podem ser realizadas?

Você pode definir tarefas hierárquicas ou de múltiplos níveis que exigem colaboração entre vários agentes especializados, tornando-o adequado para automação de fluxos de trabalho avançados.

Posso monitorar o progresso dos agentes?

Sim, você pode ativar o acompanhamento de progresso para ver no que cada agente está trabalhando durante a execução.

O cache é suportado?

Sim, o componente pode armazenar resultados em cache para otimizar o desempenho e reduzir o processamento redundante.

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Experimente uma colaboração poderosa entre múltiplos agentes e automatize fluxos de trabalho complexos com o componente Equipe Autogerenciada.

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