
自管理任务
通过 FlowHunt 的自管理任务,让整个 AI 协作团队处理复杂任务。将任务分配给 AI 代理,实现无缝协作、灵活性提升和更高质量的输出。...
FlowHunt 的自管理团队让你可以创建由 AI 代理组成的团队,赋予角色和任务,并由 AI 管理者统一管理,以协作高效地完成复杂项目。
AI 团队让你可以利用完整的 AI 代理团队来执行复杂任务。乍看之下可能有些困惑,其实团队模式只是简单地复制了真实团队的工作方式。在任何一个团队中,成员都拥有独特的角色和技能,协同合作以达成共同目标。
假设你想创作并发布一篇长篇博客。工作通常从 SEO 专家进行关键词研究和内容梳理开始。他们会制作一份 SEO 简报,然后交给内容写手。写手完成后,同事会对文章进行校对和编辑,确保质量。那特色图片或信息图呢?设计师会协助完成。
你已经有至少三到四个人在协作完成这篇内容。他们有着共同目标,但各自专长不同,负责的子任务也不一样。让我们看看如何将这个团队以 AI 代理的形式复刻出来。
想了解本指南分析的 Flow 吗?它就是高级博客生成器,你可以在 Flow 库中轻松找到它。
自管理团队组件是一种结构组件,将代理和任务组合为一个由管理者代理带领的团队。它只代表一个团队,因此你可以在一个 Flow 中创建多个代理团队。构建 AI 团队的核心就是设定代理及其任务。
自管理团队组件只是一个结构组件,用于将代理聚集在一起。因此,成功使用 AI 团队的第一步是理解并设置每个独立代理,包括管理者代理。
AI 代理是可以独立执行任务和解决问题的计算机程序。它们根据自身的编程、知识和目标处理信息并采取行动。
代理不仅仅是生成式 AI。只要有合适的工具,它们就能完成实际任务,比如发送邮件、创建文档等。与其为这些行为预设死板的触发条件,不如让代理自主决策。
实际上,你无需再给出详细的提示来严格控制生成行为。只需为代理设定角色、个性和目标,确保他们知道自己是谁、被什么激励即可。
了解更多关于 AI 代理及其组件用法
如果团队流程出现问题,你可以快速定位问题,与合适的成员一起解决。想象一下,如果只有你一个人负责全部任务,问题出现在你自己身上,那就很难察觉和定位了。单一代理和代理团队的对比也是如此。
对单一代理下指令时,你会给它一个复杂任务,几乎无法控制各个子任务的具体执行方式。处理复杂任务时,这通常会导致瓶颈和较低的输出质量。
而团队模式下,你可以将主要任务拆分为具体的子任务,分别分配给不同的 AI 团队成员。这样不仅输出更专业细致,便于调试,也让你能协调专长各异的代理,处理更复杂的任务。
你可能已经注意到,控制台中有两种不同的团队组件。这两种团队的区别在于任务顺序及你可控的程度。
还是以营销团队为例。第一个出场的代理是 SEO 专家。主题研究完成后,他会把信息传递给内容写手。如下图所示,SEO 代理的任务与内容写手代理的写作任务相连:
先来谈谈顺序团队。顺序团队下,任务会严格按照你在 Flow 中指定的顺序逐一执行。任务一旦完成就不会再被修改,然后流程进入下一个代理。这非常适用于流程简单或对计算资源要求较低的场景。
以现实中的内容写手为例。他们会先做调研然后写作,但在写作过程中可能会发现还需要进一步调研。于是写手会在调研与写作之间反复切换,最后才进入下一步。而顺序团队不会这样,一旦任务完成就结束了。这就是自管理团队的用武之地。
自管理团队中,由管理者 AI 代理决定各任务的顺序及迭代次数。AI 在决策时会尽量模拟传统组织层级。这就能实现任务的重复执行和最终产出的多轮迭代。
得益于管理 LLM 对任务的分配和执行监管,自管理团队可以应对单一复杂任务。管理 LLM 能无缝拆分任务,并将子任务分派给合适的代理。这尤其适合你知道目标但不确定具体流程与子任务的情形。
自管理团队是一种结构组件,把代理和任务组件组合成一个团队。使用自管理团队,首先需要定义管理者代理、团队成员及其任务,之后才能把他们组建为团队。
设置自管理团队分为四步:
现实团队的每个成员都有角色、目标和独特的背景,包括过往经验、个性和特定风格。AI 代理也是如此。
以内容写手为例:
对你团队里的每个代理都要重复上述流程。
了解更多关于 AI 代理及其组件用法
继续以博客创作为例,我们已确定了代理的身份。下一步就是让代理知道自己的任务,并介绍到团队中。
在团队中,每个代理都被分配了一个任务。就像真实团队,每个成员都能承担不同的项目任务。任务组件让你可以具体指定和分配这些任务。
你会注意到,和团队组件一样,任务组件也有两种——顺序型和自管理型。由于这两种管理方式截然不同,混用毫无意义。因此,在使用自管理团队时也应使用自管理任务:
如果你有一个任务但不确定如何拆分为更小的子任务,可以把全部内容写进一个任务中。管理 LLM 会负责分配和监管,确保每个代理都知道该做什么、何时做。它可以拆分主任务并分配给正确的代理。
除了任务,每个团队代理还可以获得合适的工具,提升工作效率和准确性。例如,研究员会用 GoogleSearch 和 URL Retriever 工具辅助调研。
接下来,设置各项任务。每个自管理任务都必须包含描述、预期输出,或两者兼备:
内容写手代理的任务描述可能如下:
“根据 SEO 内容简报,撰写一篇不超过 1500 字的博客文章。
切勿用诸如‘在快速变化的领域…’等模糊语句开头,务必直接切入段落核心信息。”
我们来详细分析一下这个任务描述:
预期输出字段可选,适合需要结构化输出或确保输出包含特定内容的情况。例如,我们的 SEO 研究员代理的任务是生成:
简报如下格式:
SEO 友好标题:
SEO 友好 Meta 描述:
SEO 友好大纲
自管理团队组件允许你将多个具有独特角色和任务的 AI 代理整合为一个由 AI 管理者代理管理的团队。这种结构模拟了现实中的团队,能够更好地分配任务、迭代和协作完成复杂工作流。
顺序团队会按照你定义的严格顺序执行任务,每一步完成后才进行下一步。自管理团队由管理者代理管理,可以动态决定任务的顺序和迭代次数,实现更灵活和可迭代的工作流。
使用团队可以将复杂任务分配给不同专长的代理,提高产出质量,便于调试,并能处理更复杂的项目——就像真实团队一样。
先为每个 AI 代理设定角色和目标,分配各自的任务,创建管理者代理,并在自管理团队组件内把所有代理与任务连接起来。之后,管理者代理会自动监管整个工作流。
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