Crew Autogestito

Crew Autogestito

I crew AI ti permettono di utilizzare veri e propri team di agenti AI per svolgere compiti complessi. Può sembrare inizialmente confuso, ma il concetto di crew non fa altro che riprodurre il funzionamento dei team reali. In ogni team, ci sono individui con ruoli e competenze uniche che collaborano per raggiungere un obiettivo comune.

Supponiamo di voler creare e pubblicare un articolo approfondito per il blog. Di solito, il lavoro inizia con uno specialista SEO che ricerca le parole chiave e definisce la struttura dei contenuti. Crea un brief SEO, che viene poi passato al copywriter. Una volta che il copywriter ha finito, un collega revisiona e modifica l’articolo per garantirne la qualità. E le immagini o infografiche? Un designer se ne occuperà.

Hai già almeno tre o quattro persone che lavorano alla creazione di questo contenuto. Condividono lo stesso obiettivo, ma ognuno è specializzato in qualcosa e svolge un sottocompito diverso. Vediamo come puoi replicare questo team come un gruppo di agenti AI.

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Cos’è il componente Crew Autogestito

Il componente Crew Autogestito è un componente strutturale che raggruppa agenti e compiti in un unico team guidato da un agente manager. Rappresenta un solo gruppo, permettendoti di creare più team di agenti all’interno dello stesso Flow. Il cuore della creazione di un crew AI è l’impostazione degli agenti e dei loro compiti.

Il ruolo degli agenti AI nei Crew

Il Crew Autogestito è solo un componente strutturale che riunisce gruppi di agenti. Per questo motivo, il primo passo per utilizzare con successo i Crew AI è comprendere e configurare i singoli agenti, incluso l’agente manager.

Gli agenti AI sono programmi informatici in grado di svolgere compiti e risolvere problemi in modo autonomo. Elaborano informazioni e agiscono in base alla loro programmazione, conoscenze e obiettivi.

Gli agenti non sono solo AI generativa. Se dotati degli strumenti giusti, possono svolgere compiti reali come inviare email, creare documenti e altro ancora. Invece di predefinire rigidi trigger per questi comportamenti, gli agenti possono decidere in autonomia.

In pratica, non devi più fornire istruzioni dettagliate per un comportamento generativo rigido. Basta assegnare a un agente il suo ruolo, la sua personalità e il suo obiettivo, assicurandoti che sappia chi è e cosa lo motiva.

Scopri di più sugli agenti AI e su come usare il componente AI Agent

In cosa i Crew sono migliori degli agenti singoli?

Se c’è un problema nei processi del tuo team, puoi individuare rapidamente l’errore e collaborare con un membro competente per trovare una soluzione. Ora immagina di essere solo a gestire l’intero compito e che il problema sorga nella tua mente. È molto più difficile accorgersene e individuarlo. Lo stesso accade quando si confronta un agente singolo con un team di agenti.

Quando dai un prompt a un agente singolo, gli assegni un compito complesso con poco o nessun controllo su come vengono eseguiti i sottocompiti. In compiti complessi, questo può causare colli di bottiglia e bassa qualità dell’output.

Con un crew puoi suddividere il compito principale in sottocompiti specifici, assegnando ciascuno a un membro AI diverso. Il risultato è un output molto più professionale e dettagliato. Inoltre, è più facile fare il debug, e coordinando agenti specializzati puoi affrontare compiti molto più complessi.

Differenza tra Crew Autogestito e Crew Sequenziale

Avrai notato che nella tua dashboard esistono due componenti Crew diversi. La differenza tra questi tipi di crew sta nell’ordine dei compiti e nel livello di controllo che hai.

Torniamo all’esempio del team marketing. Il primo agente in linea sarebbe lo specialista SEO. Una volta ricercato l’argomento, trasferisce le informazioni al copywriter. Qui sotto puoi vedere come il compito dell’agente SEO è collegato al compito di scrittura del Content Writer Agent:

Parliamo prima di un Crew Sequenziale. Con un Crew Sequenziale, i compiti vengono svolti uno dopo l’altro nell’esatto ordine che specifichi nel Flow. Una volta completato un compito, è definitivo e il Flow passa al prossimo agente. Questo è ottimo per processi lineari o che richiedono meno potenza computazionale.

Pensiamo a un copywriter reale: prima fa ricerca e poi passa alla scrittura, ma durante la stesura può rendersi conto di dover fare ulteriori ricerche. È naturale che si passi avanti e indietro tra ricerca e scrittura prima di procedere oltre. Il crew sequenziale non lo farà: una volta completato un compito, è fatto e basta. Ed è qui che entrano in gioco i crew autogestiti.

Con un Crew Autogestito, è il manager AI a decidere l’ordine dei compiti e quante iterazioni sono necessarie. Nelle decisioni, l’AI cerca di imitare da vicino le gerarchie organizzative tradizionali. Questo permette di ripetere i compiti e creare più iterazioni dell’output finale.

Grazie al manager LLM che delega le attività e ne supervisiona l’esecuzione, il Crew Autogestito può lavorare su un unico compito complesso. Il manager LLM può suddividere il compito e assegnare i sottocompiti agli agenti giusti. Questo è particolarmente utile quando sai cosa deve essere fatto, ma non sei sicuro del processo esatto e dei sottocompiti.

Come utilizzare i Crew Autogestiti

Il Crew Autogestito è un componente strutturale che riunisce agenti e compiti in un gruppo. Per usare un Crew Autogestito, dobbiamo prima definire l’agente manager, i membri del team e i loro compiti. Solo allora potremo formare il team.

Impostare un Crew Autogestito consiste in quattro passaggi:

1. Configurare i singoli agenti AI
2. Assegnare compiti agli agenti
3. Configurare l’agente manager
4. Unire gli agenti in un Crew Autogestito

Configurare i singoli agenti AI

Ogni membro di un vero team ha un ruolo, obiettivi e una storia personale unica che include esperienze passate, personalità e uno stile specifico. Lo stesso vale per ogni agente AI.

Ad esempio, concentriamoci sul membro copywriter:

• Il Ruolo: Il titolo di lavoro del tuo agente. In questo esempio, il ruolo è copywriter.
• L’Obiettivo: Cosa fa l’agente e qual è il risultato ideale. L’output atteso per il copywriter è un articolo ben scritto che rispetti il tema e il brief SEO.
• La Storia personale: Rappresenta chi è l’agente. Che ti piaccia o no, porti sempre la tua personalità, modo di pensare, vocabolario ed esperienze passate in tutto ciò che fai. Questo è ancora più evidente nel lavoro creativo come la scrittura di contenuti.

Ripeti questo processo per tutti gli agenti che vuoi usare nel tuo team.

Scopri di più sugli agenti AI e su come usare il componente AI Agent

Assegnare compiti agli agenti

Continuando con il nostro esempio di creazione di un blog, ora sappiamo chi è il nostro agente. Il passo successivo è fargli conoscere il suo compito e presentarlo al team.

Cosa sono i componenti Task?

Nei Crew, ogni agente riceve un compito da svolgere. Come in un vero team, ogni membro può eseguire vari compiti specifici del progetto. I componenti task ti permettono di specificare e assegnare questi compiti.

Noterai che, come per il componente Crew, esistono due possibili componenti task—sequenziale e autogestito. Poiché si tratta di due approcci opposti alla gestione degli agenti, mescolarli non avrebbe senso. Ecco perché useremo Task Autogestiti quando usiamo un Crew Autogestito:

Se hai in mente un compito ma non sai come suddividerlo in sottocompiti, scrivilo tutto in un unico task. Il manager LLM si occuperà di assegnare i compiti e supervisionare il processo, assicurandosi che ogni agente sappia cosa fare e quando. Può suddividere il compito principale e assegnarne le parti all’agente corretto.

Oltre al compito, ogni agente in un Crew può anche ricevere strumenti appropriati, rendendo il lavoro più facile e accurato. Nel nostro esempio, il ricercatore utilizza gli strumenti GoogleSearch e URL Retriever per gestire le ricerche.

Ora imposta i compiti. Ogni Task Autogestito deve avere una descrizione, l’output atteso, o entrambi:

La descrizione del compito per il copywriter potrebbe essere qualcosa del genere:

“Dato il brief di contenuto SEO, scrivi un articolo per il blog di massimo 1500 parole. 

Non iniziare mai i paragrafi con affermazioni vaghe come ‘Nel campo in continua evoluzione di…’. Vai sempre direttamente all’informazione principale che il paragrafo deve trasmettere. “

Vediamo più da vicino questa descrizione:

• “Dato il brief di contenuto” – L’agente sa cosa fare con l’output precedente.
• “Scrivi un articolo per il blog di massimo 1500 parole” – L’output che ci aspettiamo dall’agente.
• “Non iniziare…..” – Istruzioni personalizzate per perfezionare l’output. Queste istruzioni possono essere suggerimenti su linguaggio, vocabolario, struttura o qualsiasi altra cosa che aiuti l’agente a creare ciò di cui hai bisogno.

Il campo output atteso è opzionale e funziona bene quando hai bisogno di un output strutturato o vuoi assicurarti che qualcosa sia incluso nell’output. Ad esempio, il compito dell’agente SEO researcher è creare:

Un brief in questa forma:

Titolo SEO friendly:

Meta description SEO friendly:

Struttura SEO friendly