Pyragogy AI Village - Orchestration Maître (Architecture Profonde V2)

Pour Pyragogy AI Village, ce flux de travail automatisé orchestre 35 agents pour traiter des données via des webhooks, intégrant PostgreSQL et OpenAI. Il permet une analyse approfondie, une synthèse créative et une révision humaine, garantissant des contenus de haute qualité. Grâce à un processus itératif, il optimise les résultats tout en facilitant la collaboration humaine, assurant ainsi une documentation précise et pertinente.

08/07/2025
35 nœuds
Complexe
pyragogymulti-agentorchestrationhumain-en-bouclewebhookcomplexestartpostgresqlopenaiemailsendwaitgithubslackrespondtowebhookavancéintégrationapibase de donnéesdonnéescodepersonnalisélogiqueconditionnelroutageemailnotificationcommunication
Intégrations:
StartPostgreSQLOpenAiEmailSendWaitGitHubSlackRespondToWebhook

Public Cible

Cette workflow est destiné aux :
- Chercheurs : qui ont besoin d'analyser des données et de générer des rapports.
- Éducateurs : qui souhaitent créer et archiver du contenu pédagogique.
- Équipes de contenu : responsables de la révision et de l'approbation de documents.
- Développeurs : qui intègrent des systèmes d'IA dans leurs processus de travail.
- Gestionnaires de projets : qui supervisent des projets nécessitant une collaboration entre humains et IA.

Problème Résolu

Cette workflow résout le problème de l'orchestration complexe des tâches en intégrant plusieurs agents d'IA pour automatiser le processus de création de contenu, de révision et d'archivage. Elle permet également de gérer les retours humains sur le contenu généré, assurant ainsi une qualité et une pertinence élevées des documents finaux.

Étapes du Flux

  • Déclenchement par Webhook : La workflow est initiée par un webhook qui reçoit des données d'entrée.
    2. Vérification de la connexion à la base de données : S'assure que la connexion à PostgreSQL est active.
    3. Orchestration des agents : Un agent métamoteur analyse les données d'entrée et détermine l'ordre optimal d'exécution des agents.
    4. Préparation des entrées pour les agents : Les données sont préparées et transmises au premier agent de la séquence.
    5. Exécution des agents : Chaque agent (comme le résumeur, le synthétiseur, etc.) traite les données en fonction de son rôle spécifique.
    6. Évaluation des retours : Après chaque exécution, les résultats sont évalués pour déterminer si des modifications sont nécessaires.
    7. Gestion des révisions humaines : Un processus d'approbation humaine est intégré, permettant aux réviseurs de valider ou de rejeter le contenu proposé.
    8. Archivage et notification : Si approuvé, le contenu est archivé dans la base de données et peut être envoyé à GitHub, avec une notification envoyée via Slack.
  • Guide de Personnalisation

    Pour personnaliser cette workflow :
    - Modifier les agents : Ajoutez ou retirez des agents selon les besoins de votre projet.
    - Adapter les requêtes SQL : Changez les requêtes pour interagir avec des tables différentes dans PostgreSQL.
    - Personnaliser les messages : Modifiez le contenu des messages envoyés aux agents pour mieux répondre à vos objectifs.
    - Configurer les notifications : Ajustez les paramètres de notification pour les intégrations avec Slack et les emails selon vos préférences.
    - Tester et itérer : Utilisez un environnement de test pour affiner les étapes de la workflow avant de la mettre en production.