Equipe Autogerenciada

Equipe Autogerenciada

As equipes de IA permitem que você utilize times inteiros de agentes de IA para executar tarefas complexas. Pode parecer confuso no início, mas a abordagem de equipe simplesmente copia como times reais trabalham. Em qualquer equipe, você terá indivíduos com funções e habilidades únicas, trabalhando juntos para alcançar um objetivo comum.

Vamos supor que você queira criar e publicar um post de blog longo. O trabalho normalmente começa com um especialista em SEO pesquisando palavras-chave e estruturando o conteúdo. Ele criará um resumo de SEO, que será passado para o redator de conteúdo. Depois que o redator terminar, um colega revisará e editará o artigo para garantir a qualidade. E as imagens ou infográficos? Um designer ajudará com isso.

Você já tem pelo menos três ou quatro pessoas trabalhando na criação desse conteúdo. Eles compartilham um objetivo comum, mas cada um se especializa em algo diferente e realiza uma sub-tarefa distinta. Vamos ver como você pode copiar essa equipe como um grupo de agentes de IA.

Ficou curioso sobre o Fluxo que estamos analisando neste guia? É o Gerador Avançado de Blogs e você pode encontrá-lo facilmente na sua biblioteca de Fluxos.

O que é o componente Equipe Autogerenciada

O componente Equipe Autogerenciada é um componente estrutural que agrupa agentes e tarefas em uma equipe liderada por um agente gerente. Ele representa apenas um grupo, permitindo criar várias equipes de agentes dentro de um único Fluxo. O núcleo da criação de uma equipe de IA é configurar os agentes e suas tarefas.

O papel dos agentes de IA em equipes

O componente Equipe Autogerenciada é apenas um componente estrutural que reúne grupos de agentes. Por isso, o primeiro passo para usar equipes de IA com sucesso é entender e configurar os agentes individuais, incluindo o agente gerente.

Agentes de IA são programas de computador capazes de executar tarefas e resolver problemas de forma independente. Eles processam informações e agem com base em sua programação, conhecimento e objetivos.

Os agentes não são apenas IA generativa. Com as ferramentas certas, podem executar tarefas reais como enviar e-mails, criar documentos e mais. Em vez de pré-definir gatilhos rígidos para esse comportamento, os agentes podem decidir de forma independente.

Na prática, você não precisa mais fornecer prompts detalhados para um comportamento generativo rigidamente controlado. Tudo o que precisa fazer é dar ao agente seu papel, personalidade e objetivo, garantindo que ele saiba quem é e o que o motiva.

Saiba mais sobre agentes de IA e como usar o componente Agente de IA

Por que equipes são melhores do que agentes individuais?

Se houver um problema nos processos da sua equipe, você pode rapidamente identificar o problema e trabalhar com um membro competente para encontrar uma solução. Agora imagine que só você está trabalhando na tarefa inteira, e o problema surge em sua própria mente. Isso é muito mais difícil de perceber e identificar. O mesmo acontece ao comparar um agente único com uma equipe de agentes.

Ao promptar um agente único, você dá a ele uma tarefa complexa com pouco ou nenhum controle sobre como as sub-tarefas individuais são executadas. Em tarefas complexas, isso pode levar a gargalos e baixa qualidade do resultado.

Com uma equipe, você pode dividir a tarefa principal em sub-tarefas específicas, atribuindo cada uma a um membro único da equipe de IA. O resultado é um trabalho muito mais profissional e detalhado. Também significa depuração mais fácil e, por fim, a coordenação de agentes especializados permite lidar com tarefas muito mais complexas.

Diferença entre equipes autogerenciadas e sequenciais

Você deve ter notado que há dois componentes de Equipe diferentes no seu painel. A diferença entre esses tipos de equipes está na ordem das tarefas e no nível de controle que você possui.

Voltando ao nosso exemplo de equipe de marketing. O primeiro agente da fila seria o especialista em SEO. Uma vez que o tópico é pesquisado, ele encaminha as informações para o redator de conteúdo. Abaixo, você pode ver como a tarefa do Agente de SEO está conectada à tarefa de redação do Agente Redator de Conteúdo:

Vamos falar primeiro sobre uma Equipe Sequencial. Com uma Equipe Sequencial, as tarefas são executadas uma após a outra na exata ordem que você especifica no Fluxo. Assim que uma tarefa é concluída, ela é permanente, e o Fluxo passa para o próximo agente. Isso é ótimo para processos simples ou que exigem menos poder computacional.

Vamos nos concentrar em um redator de conteúdo na vida real. Ele primeiro faz a pesquisa e depois parte para a escrita, mas conforme o artigo avança, pode perceber que mais pesquisas são necessárias. Naturalmente, ele vai e volta entre pesquisa e redação antes de passar para a próxima etapa. A equipe sequencial não faz isso. Quando uma tarefa é concluída, está simplesmente concluída. É aí que entram as equipes autogerenciadas.

Com uma Equipe Autogerenciada, o agente gerente de IA decide a ordem das tarefas e quantas iterações são necessárias. Ao tomar decisões, a IA tenta copiar de perto as hierarquias organizacionais tradicionais. Isso permite repetir tarefas e criar múltiplas iterações do resultado final.

Graças ao gerente LLM que delega tarefas e supervisiona a execução, a Equipe Autogerenciada pode trabalhar com uma tarefa única e complexa. O gerente LLM pode dividir a tarefa e atribuir as sub-tarefas aos agentes corretos. Isso é especialmente útil quando você sabe o que precisa ser feito, mas não tem certeza do processo exato e das sub-tarefas.

Como usar equipes autogerenciadas

A Equipe Autogerenciada é um componente estrutural que reúne os agentes e os componentes de tarefas em um grupo. Para usar uma Equipe Autogerenciada, precisamos primeiro definir o agente gerente, os membros da equipe e suas tarefas. Só então podemos formá-los como uma equipe.

Configurar equipes autogerenciadas consiste em quatro passos:

1. Configurar agentes de IA individuais
2. Atribuir tarefas aos agentes
3. Configurar o agente gerente
4. Formar os agentes como uma Equipe Autogerenciada

Configurando agentes de IA individuais

Cada membro de uma equipe real tem um papel, objetivos e uma história única que inclui experiências passadas, personalidade e estilo próprio. O mesmo vale para cada Agente de IA.

Por exemplo, vamos focar no membro da equipe redator de conteúdo:

• O Papel: O cargo do seu agente. Neste exemplo, o papel é ser redator de conteúdo.
• O Objetivo: O que o agente faz e qual é o resultado ideal. O resultado esperado para o redator de conteúdo é um artigo bem escrito que siga o tema e o resumo de SEO.
• A História: Representa quem é o agente. Quer você queira ou não, sempre traz sua personalidade, forma de pensar, vocabulário e experiências passadas para tudo o que faz. Isso é ainda mais visível em trabalhos criativos, como a redação de conteúdo.

Repita este processo para todos os agentes que pretende usar em sua equipe.

Saiba mais sobre agentes de IA e como usar o componente Agente de IA

Atribuindo tarefas aos agentes

Continuando com nosso exemplo de criação de blog, agora sabemos quem é nosso agente. O próximo passo é informar ao agente sua tarefa e apresentá-lo à equipe.

O que são os componentes de tarefa?

Em equipes, cada agente recebe uma tarefa para executar. Como em uma equipe real, cada membro pode realizar várias tarefas específicas do projeto. Os componentes de tarefa permitem especificar e atribuir essas tarefas.

Você notará que, assim como com o componente Equipe, existem dois possíveis componentes de tarefa—sequencial e autogerenciado. Como são duas abordagens opostas para gerenciar agentes, misturá-las não faria sentido. Por isso, também usaremos Tarefas Autogerenciadas ao usar uma Equipe Autogerenciada:

Se você tem uma tarefa em mente, mas não sabe como dividi-la em sub-tarefas menores, basta escrevê-la inteira em uma única tarefa. O gerente LLM está lá para atribuir tarefas e supervisionar o processo, garantindo que cada agente saiba o que fazer e quando. Ele pode dividir a tarefa principal e atribuir as partes ao agente correto.

Além da tarefa, cada agente em uma Equipe pode também receber ferramentas apropriadas, facilitando e tornando mais preciso o trabalho. No nosso exemplo, o pesquisador usa as ferramentas GoogleSearch e URL Retriever para controlar as opções de pesquisa.

Em seguida, defina as tarefas. Cada Tarefa Autogerenciada deve ter uma descrição, o resultado esperado ou ambos:

A descrição da tarefa para o agente redator de conteúdo pode ser algo assim:

“Dado o resumo de conteúdo SEO, escreva um post de blog com no máximo 1500 palavras.

Nunca comece parágrafos com afirmações vagas como “No campo em rápida mudança de…”. Vá sempre direto à principal informação que o parágrafo deve entregar. “

Vamos analisar mais de perto essa descrição de tarefa:

• “Dado o resumo de conteúdo” – O agente sabe o que fazer com o resultado anterior.
• “Escreva um post de blog de até 1500 palavras” – O resultado que esperamos do agente.
• “Nunca comece…..” – Instruções personalizadas adicionais para ajustar o resultado. Essas instruções podem ser quaisquer orientações sobre linguagem, vocabulário, estrutura ou qualquer outra coisa que ajude o agente a criar o que você precisa.

O campo resultado esperado é opcional e é ótimo quando você precisa de um resultado estruturado ou garantir que algo seja incluído no resultado. Por exemplo, a tarefa do nosso agente pesquisador de SEO é criar:

Um resumo neste formato:

Título amigável para SEO:

Meta descrição amigável para SEO:

Estrutura amigável para SEO