Para Pyragogy AI Village, automatiza la orquestación de tareas complejas mediante un flujo de trabajo de 35 nodos, integrando múltiples agentes de inteligencia artificial. Facilita el procesamiento de datos a través de un sistema de revisión humano, asegurando la calidad y la mejora continua del contenido. Conectando PostgreSQL y OpenAI, permite una gestión eficiente de entradas y la generación de contenido, optimizando la colaboración y la comunicación en tiempo real.
- Educadores y Formadores: Que buscan integrar la inteligencia artificial en sus procesos de enseñanza, facilitando la creación y revisión de contenido educativo.
- Desarrolladores y Técnicos: Que desean implementar flujos de trabajo automatizados para la gestión de datos y la colaboración entre agentes de IA.
- Investigadores: Que necesitan un sistema eficiente para analizar y sintetizar información de manera colaborativa.
- Equipos de Contenido: Que buscan optimizar la creación y revisión de documentos, asegurando que el contenido sea de alta calidad y relevante.
De esta manera, el flujo de trabajo proporciona herramientas y procesos que mejoran la productividad y la calidad del trabajo en equipo.
- Ineficiencia en la Creación de Contenido: Automatiza el proceso de creación y revisión de contenido, permitiendo que los equipos se enfoquen en tareas más creativas y estratégicas.
- Falta de Colaboración Efectiva: Facilita la colaboración entre diferentes agentes de IA y revisores humanos, asegurando que se consideren múltiples perspectivas y sugerencias en el contenido final.
- Dificultad en la Toma de Decisiones: Proporciona un sistema estructurado para evaluar y decidir sobre el contenido propuesto, incorporando retroalimentación de múltiples agentes para mejorar la calidad del resultado final.
1. Inicio del Flujo: Se activa mediante un Webhook que recibe datos de entrada.
2. Verificación de Conexión a la Base de Datos: Se asegura que la base de datos PostgreSQL esté disponible para almacenar la información necesaria.
3. Orquestación de Agentes: Un agente de Meta-Orquestación analiza los datos de entrada y determina el orden óptimo de ejecución de otros agentes, como Resumidores, Sintetizadores, y Revisores.
4. Ejecución de Agentes: Cada agente realiza su tarea específica, como resumir, sintetizar o revisar el contenido, y su salida se procesa para la siguiente etapa.
5. Generación de Contenido para Revisión: Se prepara el contenido propuesto para que sea revisado por un humano, incluyendo metadatos relevantes.
6. Envío de Solicitud de Revisión: Se envía un correo electrónico a un revisor humano para que apruebe o rechace el contenido.
7. Esperar Aprobación Humana: El flujo espera la respuesta del revisor antes de continuar.
8. Decisión Humana: Según la decisión del revisor, el contenido se guarda en la base de datos o se registra el rechazo.
9. Registro de Contribuciones: Se registran las contribuciones de los agentes y se genera un archivo en GitHub si se aprueba el contenido.
10. Notificación y Respuesta Final: Se notifica a través de Slack y se devuelve una respuesta final con el resultado del flujo de trabajo.
- Modificar el Disparador: Cambiar la configuración del Webhook para adaptarse a otras aplicaciones o servicios.
- Ajustar Agentes: Añadir, eliminar o modificar los agentes en la secuencia de orquestación según las necesidades específicas del proyecto.
- Personalizar Mensajes: Editar los mensajes y contenido que cada agente utiliza para adaptarlos al tono y estilo deseado.
- Configurar la Base de Datos: Modificar las consultas SQL y la estructura de la base de datos para ajustarse a diferentes esquemas de datos.
- Integrar Otras Herramientas: Añadir más integraciones como otras APIs, servicios de mensajería o plataformas de almacenamiento según sea necesario.