Pyragogy AI Villageでは、35のノードを持つ自動化ワークフローを通じて、データの処理と分析を効率化します。Webhookをトリガーに、PostgreSQLやOpenAIと連携し、複数のエージェントが協力して情報を要約、合成、レビューし、最終的なコンテンツを生成します。人間の承認を経て、成果物をデータベースに保存し、GitHubにコミットすることで、知識の蓄積と共有を促進します。これにより、迅速かつ効果的な情報管理が実現します。
このワークフローは、以下のような人々に最適です:
- 教育者: 教材やハンドブックの作成を効率化したい人。
- 研究者: 研究結果を整理し、レビューを受ける必要がある人。
- コンテンツクリエイター: コンテンツの要約や合成を行いたい人。
- プロジェクトマネージャー: タスクを自動化し、チームの協力を促進したい人。
- データベース管理者: PostgreSQLを使用してデータを管理したい人。
- 開発者: n8nを使用して自動化ワークフローを構築したい人。
このワークフローは、以下の問題を解決します:
- 手動プロセスの自動化: コンテンツ作成やレビューのプロセスを自動化し、時間を節約します。
- 多様なエージェントの活用: 複数のエージェント（要約、合成、レビューなど）を利用して、質の高い結果を得ることができます。
- 人間のフィードバックの統合: 人間のレビュアーからのフィードバックを受け入れ、コンテンツの質を向上させることができます。
- データベースとの統合: PostgreSQLを使用して、コンテンツを効率的に管理・保存できます。
ワークフローのプロセスは以下の通りです:
1. Webhook Trigger: 外部システムからのリクエストを受け取ります。
2. DB接続確認: PostgreSQLデータベースへの接続を確認します。
3. メタオーケストレータ: 入力データを分析し、最適なエージェントの順序を決定します。
4. エージェントの準備: 各エージェントに必要なデータを準備します。
5. エージェントの実行: エージェントを順番に実行し、出力を生成します。
6. 人間の承認を待つ: 提案されたコンテンツを人間のレビュアーに送信し、承認を待ちます。
7. 承認または拒否の処理: レビュアーのフィードバックに基づいて、コンテンツを保存するか、再度エージェントに渡して修正します。
8. 結果の通知: Slackなどを通じて、プロセスの完了を通知します。
9. 最終応答: ワークフローの結果を外部システムに返します。
ユーザーがこのワークフローをカスタマイズする方法:
- Webhookの設定: 自分のシステムに合わせてWebhookのパスを変更できます。
- エージェントの順序: Meta-Orchestratorノードでエージェントの順序を変更し、特定のニーズに合わせたプロセスを設計できます。
- データベースの設定: PostgreSQLの接続設定を変更して、異なるデータベースやテーブルを使用できます。
- エージェントのロジック: 各エージェントの入力や出力のロジックを変更して、特定の要件に対応できます。
- 通知設定: Slackやメール通知の設定を変更し、好みに応じた通知方法を選択できます。
- エラーハンドリング: エラー処理のロジックを追加して、ワークフローの堅牢性を向上させることができます。