自管理任务

自管理任务

FlowHunt 的自管理任务让 AI 代理能够自主执行分配的任务,模拟真实团队动态,助力处理复杂工作流,提升输出质量。

什么是自管理任务组件

自管理任务组件允许你为代理定义并分配任务。这样,你可以更好地控制和了解工作流中每个部分的执行方式,特别适用于复杂流程。将复杂目标分解为子任务,也能带来更细致、更高质量的输出。

The SelfManaged Task component detail

任务作为团队一部分

假设你想创建并发布一篇长篇博客文章。你很可能会尝试重现一个完整的内容团队。工作通常从 SEO 专员的关键词研究和内容大纲开始。他们会创建一个 SEO 简报,交给内容撰写人。撰写人完成后,另一位同事会校对和编辑文章以确保质量。特色图片或信息图呢?设计师会协助完成。

通常,至少有三到四个人参与内容创作。每个人都有特定的任务要完成。正如真实团队那样,你可以用自管理团队组件组建一个 AI 代理团队。团队中的每个成员都能通过自管理任务组件分配到具体任务。

The advanced blog generator Flow with SelfManaged Tasks

除了在团队中拥有专属任务外,一个 AI 代理还可以执行其他任务。例如前述的内容撰写人,这个代理的主要任务是根据 SEO 简报撰写文章。但在现实中,撰写人不止有写文章这一个任务,比如还需写元描述、甚至社交媒体文案。如果将这些都作为一个任务的子任务,可能导致输出混乱且不清晰。

想了解我们在本指南中分析的流程?它是高级博客生成器,你可以在 Flow 库中轻松找到。

顺序任务与自管理任务的区别

你可能注意到控制台里有两种任务组件。这两者的区别在于任务的执行顺序和你获得的控制程度。

Sequential vs SelfManaged Tasks

先来说说顺序任务。顺序任务按照你规定的顺序依次执行。一个任务完成后就结束,流程继续下一个代理。顺序任务适合不需要重复的线性流程。

但实际工作中并非总是如此。以内容撰写人为例,他们会先做调研再写作,但在写作过程中可能发现还需更多调研。于是他们会在调研和写作之间来回切换,直到完成下一步。但顺序团队和任务无法实现这种灵活性。这时候就需要用到自管理任务。

使用自管理任务时,管理者 AI 代理决定任务顺序。AI 做决策时会尽量模仿传统组织结构,将任务分配给最合适的代理。这样既可以重复任务,也能对最终产出进行多次迭代。

你的工作流是线性的吗?试试顺序任务。详情请参阅本指南。

如何使用自管理任务

自管理任务是在由 AI 代理管理的团队中执行的任务。换句话说,你把任务交给 AI 团队,由他们的 AI 管理者决定哪个成员在何时完成何任务。

对于每个复杂目标,可能涉及多个代理和多个任务,这些都通过自管理团队组件整合。在创建和分配任务前,我们应先定义代理成员,也就是先“组建团队”再分配任务。

设置自管理任务分为四步:

  1. 设置各个 AI 代理
  2. 给代理分配任务
  3. 设置管理者代理
  4. 把代理组建为团队
Steps to set up SelfManaged Tasks

设置各个 AI 代理

真实团队中的每个成员都有自己的角色、目标和包含过往经验、个性、风格的背景故事。AI 代理也是如此。

AI Agent component detail

内容撰写人为例:

  • 角色: 代理的职位名称。在此例中为内容撰写人。
  • 目标: 代理要做什么、理想结果是什么。内容撰写人的目标是产出一篇符合主题和 SEO 简报的高质量文章。
  • 背景故事: 代理是谁。无论你是否意识到,你总会把自己的个性、思维方式、词汇和经验带入工作。内容创作中,这一点尤为明显。

现在可以开始设置代理了。组建团队时要考虑最终目标和需要哪些成员,然后创建对应代理。如果只想让一个代理处理多个任务,也可以只创建一个代理。

注意: 只有一个代理且只有一个任务时,无需使用任务组件,直接在代理的目标字段中填写任务即可。

在我们的内容写作示例中,我们创建了 SEO 研究员、文案、校对三个代理。但代理和任务类型应根据你的具体需求和流程自定义。你也可以进一步细分流程或添加新代理,比如添加一个生成配图的设计师代理。

了解更多关于 AI 代理和 AI 代理组件的使用方法。

分配代理任务

在团队中,每个代理都被分配一项或多项任务。正如真实团队一样,每个成员可承担不同项目相关任务。任务组件让你可以明确指定和分配这些任务。以我们的博客创作示例,确定了代理后,下一步就是让代理知道他们的任务,并将其加入团队。

你会注意到,和团队组件类似,任务也有顺序和自管理两种组件。由于这是两种完全不同的管理方式,因此不能混用。所以,使用自管理团队时应配合自管理任务:

与顺序任务不同,自管理任务非常适合不确定如何将复杂流程细分为子任务的情况。你可以直接把整个复杂目标写成一个任务。管理者 LLM 会分配任务、监督流程,确保每个代理知道何时该做什么。它可以轻松拆分主任务,并分配给合适的代理。

除了任务外,团队中的每个代理还可以配备合适的工具,提升工作效率和准确性。如我们的研究员代理就可以配备 GoogleSearch 和 URL Retriever 工具来辅助调研。

如何设置自管理任务

每个任务都必须有描述和负责人代理。如果你需要特定结构的输出或希望输出包含某些内容,也可以填写期望输出字段。

SelfManaged Task component detail

以内容撰写人为例,任务描述可以这样写:

“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…’等笼统语句开头段落,务必直接进入该段需传达的主要信息。”

我们来拆解下这个任务描述:

  • 根据内容简报”——让代理明白要处理前一个输出。
  • 撰写一篇不超过 1500 字的博客文章”——明确输出要求。
  • 切勿以……开头”——定制补充说明,指导输出。可对语言、词汇、结构等作出任何补充,以帮助代理产出你需要的内容。

期望输出字段为可选项,适用于需要清晰结构化输出或保证输出包含某些内容的场景。例如,SEO 研究员代理的任务是创建:

以如下格式呈现的简报:

SEO 友好标题:

SEO 友好元描述:

SEO 友好大纲

确保输出开头包含标题和元描述。

最后一步是将所有任务连接到自管理团队组件的任务句柄。此后,管理者 LLM 会接管,按需排序任务,以实现预期输出。

Connecting SelfManaged Tasks to SelfManaged Crew

请记住,顺序团队只能配合顺序任务,自管理团队只能配合自管理任务。

让代理成为一支团队

回到我们的流程示例。它包含三名团队代理和各自的任务,以及总览全局的管理者 LLM。创建团队的最后一步,就是让代理们知道他们是一支团队。这就是自管理团队组件的作用。

自管理团队组件

自管理团队组件代表一组由管理者 LLM 自动管理的代理。团队自我管理,支持动态协作和多轮迭代。本质上,它是让代理明白他们是有共同目标的团队。

在你的流程中,可能存在多个独立团队,即多个团队组件用于区分不同团队。在本例中我们只用到一个团队,但同样需要将代理组合起来。

想深入了解自管理团队?请参考我们的指南,全面了解相关内容。

在本例中我们只用一个团队,但仍需将代理们组合为团队:

Adding the SelfManaged Crew component to the Advanced Blog Generator

将所有代理连接到自管理团队组件的代理句柄。

这样就完成了。只需输出,现在你就拥有了一支严格按顺序协作的 AI 团队。

常见问题

FlowHunt 的自管理任务是什么?

自管理任务允许你将任务分配给能够自主管理、重复并迭代任务的 AI 代理——正如真实团队一样,从而提升复杂工作流的灵活性和输出质量。

自管理任务与顺序任务有何不同?

顺序任务严格按设定顺序执行且不可重复,适合线性流程。自管理任务则由管理者 AI 代理决定任务顺序,可重复任务,并模拟动态的真实团队协作。

设置自管理任务需要什么?

你需要为每个 AI 代理定义角色、目标和背景故事,分配任务,设置一个管理者代理,并将他们组合为一个自管理团队,以实现自主协作。

一个 AI 代理可以处理多个任务吗?

可以。单个 AI 代理可以被分配多个任务,就像一个团队成员拥有多项职责一样。对于简单情况,也可以仅用代理的目标字段,无需任务组件。

使用自管理任务有什么好处?

优势包括更灵活的工作流、可迭代和优化的输出、更清晰的任务分工,以及通过动态协作提升质量。

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