Для платформы Pyragogy AI Village автоматизированный рабочий процесс обрабатывает входные данные с помощью 35 узлов, включая интеграцию с PostgreSQL и OpenAI. Он обеспечивает последовательную обработку данных через несколько агентов, таких как резюме, синтез и рецензирование, что позволяет эффективно анализировать и улучшать контент. Пользователи получают структурированные результаты и возможность человеческой проверки, что повышает качество и надежность создаваемого контента.
Этот рабочий процесс предназначен для:
- Разработчиков: которые хотят автоматизировать сложные рабочие процессы с использованием интеграций API.
- Аналитиков данных: стремящихся к оптимизации обработки данных и улучшению качества анализа.
- Менеджеров проектов: которые хотят отслеживать и управлять процессами разработки контента в реальном времени.
- Команд, работающих с контентом: которые нуждаются в структурированном подходе к созданию и проверке материалов.
- Организаций, использующих AI: которые хотят интегрировать мощные инструменты AI в свои процессы.
Рабочий процесс решает следующие проблемы:
- Автоматизация: Упрощает сложные процессы, состоящие из 35 узлов, что позволяет избежать ручных действий и ошибок.
- Интеграция: Обеспечивает интеграцию с различными системами, такими как PostgreSQL и OpenAI, для улучшения обработки данных.
- Улучшение качества контента: Использует несколько агентов для анализа, рецензирования и синтеза контента, что приводит к более качественным результатам.
- Обратная связь: Включает человеческий фактор через процесс рецензирования, что позволяет улучшить конечный продукт.
Процесс рабочего процесса включает следующие этапы:
1. Запуск: Инициация рабочего процесса через вебхук.
2. Проверка подключения к базе данных: Убедитесь, что соединение с PostgreSQL активно.
3. Метапланировщик: Определяет последовательность агентов для обработки входных данных.
4. Парсинг плана оркестрации: Извлекает последовательность агентов для выполнения.
5. Подготовка ввода для агентов: Передает данные первому агенту в последовательности.
6. Запуск агентов: Каждый агент выполняет свою задачу (например, резюмирование, синтез, рецензирование и т.д.).
7. Обработка вывода агентов: Сохраняет результаты каждого агента и передает их следующему.
8. Генерация контента для рецензирования: Создает контент для рецензирования и отправляет запрос на рецензию человеку.
9. Ожидание одобрения: Ждет ответа от рецензента (одобрение или отказ).
10. Сохранение результатов: Сохраняет одобренный контент в базе данных и, при необходимости, отправляет его в GitHub.
11. Уведомление через Slack: Информирует команду о завершении процесса.
12. Финальный ответ: Возвращает итоговые данные пользователю через вебхук.
Пользователи могут настроить и адаптировать этот рабочий процесс следующим образом:
- Изменение агентов: Добавьте или удалите агентов из последовательности, чтобы адаптировать процесс к специфическим требованиям.
- Настройка сообщений: Измените текст сообщений для агентов, чтобы они отражали ваши нужды и стиль.
- Интеграция с другими системами: Добавьте дополнительные интеграции с API, которые могут быть полезны для вашего рабочего процесса.
- Настройка триггеров: Измените параметры триггера вебхука для запуска рабочего процесса в зависимости от ваших условий.
- Настройка условий: Модифицируйте условия для принятия решений, чтобы адаптировать логику рабочего процесса под ваши требования.