Pyragogy AI Village - Orquestación Master (Arquitectura Profunda V2)

Para la plataforma Pyragogy AI Village, este flujo de trabajo automatizado orquesta un proceso de revisión y creación de contenido mediante 35 nodos, integrando herramientas como PostgreSQL y OpenAI. Al recibir datos a través de un webhook, verifica la conexión a la base de datos, determina la secuencia óptima de agentes para procesar la información y facilita la colaboración humana en la aprobación del contenido. Esto permite generar entradas de manual de alta calidad, optimizando la eficiencia y asegurando la mejora continua mediante retroalimentación estructurada.

8/7/2025
35 nodos
Complejo
pyragogymulti-agentorchestrationhuman-in-loopwebhookcomplexstartpostgresqlopenaiemailsendwaitgithubslackrespondtowebhookadvancedintegrationapidatabasedatacodecustomlogicconditionalroutingemailnotificationcommunication
Integraciones:
StartPostgreSQLOpenAiEmailSendWaitGitHubSlackRespondToWebhook

Audiencia Objetivo

Este flujo de trabajo está diseñado para:
- Educadores y formadores que buscan automatizar la creación y revisión de contenido educativo.
- Desarrolladores de contenido que desean integrar herramientas de inteligencia artificial en su proceso de trabajo.
- Gestores de proyectos que necesitan un sistema de revisión y aprobación eficiente para el contenido.
- Investigadores que requieren una manera de sintetizar y revisar información de manera colaborativa.
- Organizaciones que desean implementar un enfoque de 'humano en el bucle' para mejorar la calidad del contenido.

Problema Resuelto

Este flujo de trabajo aborda varios problemas clave:
- Ineficiencia en la revisión de contenido: Automatiza el proceso de revisión y aprobación, reduciendo el tiempo necesario para obtener retroalimentación.
- Falta de colaboración: Facilita una colaboración efectiva entre agentes de IA y revisores humanos, asegurando que se consideren múltiples perspectivas.
- Dificultades en la gestión de contenido: Ofrece un sistema estructurado para archivar y gestionar contenido, asegurando que se mantenga un registro claro de las contribuciones y revisiones.
- Inconsistencias en la calidad del contenido: Utiliza agentes de IA para evaluar y mejorar la calidad del contenido antes de la aprobación final.

Pasos del Flujo

  • Inicio del flujo de trabajo: Se activa mediante un webhook que recibe datos de entrada.
    2. Verificación de conexión a la base de datos: Se asegura de que la conexión a PostgreSQL esté activa y funcionando.
    3. Orquestación de agentes: Un agente de meta-orquestación analiza los datos y determina el orden óptimo de los agentes a utilizar.
    4. Ejecución de agentes: Se ejecutan agentes como el Resumidor, Sintetizador, Revisor de pares, Agente de sentido, etc., cada uno contribuyendo a la mejora del contenido.
    5. Evaluación de la necesidad de reescritura: Se determina si se requiere una reescritura basada en el feedback de los agentes.
    6. Generación de contenido para revisión: Se prepara el contenido final para la revisión humana, incluyendo metadatos relevantes.
    7. Solicitud de revisión humana: Se envía un correo electrónico a un revisor humano pidiendo su aprobación o rechazo.
    8. Espera de aprobación: El flujo de trabajo espera la respuesta del revisor.
    9. Manejo de decisiones humanas: Si el contenido es aprobado, se guarda en la base de datos y se registra la contribución. Si es rechazado, se registra el feedback.
    10. Notificación y finalización: Se notifica a través de Slack y se envía una respuesta final al webhook.

    • Guía de Personalización

    Los usuarios pueden personalizar este flujo de trabajo de las siguientes maneras:
    - Ajustar los agentes utilizados: Modifique la secuencia de agentes en el nodo de orquestación para adaptarse a necesidades específicas.
    - Modificar los mensajes: Cambie el contenido de los mensajes enviados a los agentes de IA para reflejar el contexto particular de su flujo de trabajo.
    - Configurar credenciales: Asegúrese de que las credenciales para PostgreSQL, OpenAI, GitHub y Slack estén configuradas correctamente para su entorno.
    - Personalizar la lógica de revisión: Adapte los criterios de evaluación en el nodo de consenso para ajustarse a los estándares de calidad de su organización.
    - Integrar otras herramientas: Añada o reemplace nodos para integrar otras herramientas y servicios que su organización utilice.