
Análise de Empresas com IA & Exportação para Google Sheets
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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
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.
The SelfManaged Crew component offers a range of configurable inputs to tailor the teamwork and task management to your needs:
Input Name | Type(s) | Description | Required | Multiple |
---|---|---|---|---|
Agents | Agent | List of agents forming the crew. | No | Yes |
Manager Agent | Agent | An optional agent to manage the crew and delegate tasks. | No | No |
Manager LLM | BaseChatModel | Language model for the manager agent, used to generate text and reasoning for coordination. | No | No |
Tasks | HierarchicalTask | List of hierarchical tasks the crew should perform. | No | Yes |
Max RPM | Integer | Maximum requests per minute (default: 100) to control execution rate. | No | No |
Show Progress | Boolean | If enabled, shows detailed progress of each agent during execution. | No | No |
Cache | Boolean | Enables caching of results for efficiency (default: enabled). | No | No |
Consider using the SelfManaged Crew component when your AI workflow requires:
For more detailed examples and advanced setups, refer to the official documentation.
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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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.
O agente gerente atua como coordenador central, distribuindo tarefas entre os agentes e utilizando um LLM para gerar e gerenciar instruções das tarefas.
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.
Sim, você pode ativar o acompanhamento de progresso para ver no que cada agente está trabalhando durante a execução.
Sim, o componente pode armazenar resultados em cache para otimizar o desempenho e reduzir o processamento redundante.
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