Build AI Business Solutions with Workflow Automation | NappAI - Template: Agente de tareas jerárquicas

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Agente de Tareas Jerárquicas (Hierarchical Task Agent)

🧩 Descripción General

Este flujo de trabajo implementa un sistema de IA multiagente jerárquico diseñado para manejar consultas complejas de los usuarios con control de calidad integrado. Funciona como un asistente inteligente donde un agente gestor central evalúa las preguntas entrantes, delega tareas especializadas a agentes de investigación y edición cuando es necesario, y consolida sus hallazgos para entregar una respuesta final fiable y validada. Esta estructura automatiza el proceso de recopilar, verificar y sintetizar información de la web.

⚙️ Características Principales

Emplea un equipo jerárquico de agentes de IA especializados (Gestor, Investigador, Editor) para descomponer y resolver tareas complejas.
Integra una herramienta de búsqueda web, permitiendo al agente investigador recopilar información en tiempo real de internet.
Incluye un paso de revisión editorial dedicado para verificar la información recopilada en busca de sesgos o datos engañosos.
Utiliza un prompt estructurado para enmarcar la consulta del usuario como una tarea clara para el equipo de agentes.
Entrega la respuesta final consolidada directamente a una interfaz de chat.

🔄 Pasos del Flujo de Trabajo

Nombre del Componente	Rol en el Flujo de Trabajo	Entradas Clave	Salidas Clave
Entrada de Chat	Captura la consulta inicial del usuario desde la interfaz.	Entrada de texto del usuario	Consulta del usuario como un mensaje estructurado
Prompt	Formatea la consulta del usuario en una instrucción clara para el equipo de agentes.	Consulta del usuario	Una descripción de tarea estructurada
Tarea Jerárquica	Define la tarea principal a ejecutar por el equipo de agentes, incluyendo el formato de salida esperado.	Descripción de la tarea desde el prompt	Un objeto de tarea formalizado para el equipo
Agente Investigador	Un agente especializado responsable de buscar en la web para encontrar información relevante a la consulta del usuario.	Modelo de lenguaje, Herramienta de búsqueda web	Un agente configurado para investigación
Agente Editor	Un agente especializado responsable de revisar la información recopilada para detectar sesgos o datos engañosos.	Modelo de lenguaje	Un agente configurado para revisión editorial
Agente Gestor	El coordinador central que puede responder consultas simples directamente o delegar las complejas a los agentes de investigación y edición.	Modelo de lenguaje	Un agente configurado para gestión y delegación
Búsqueda Web Ollama	Proporciona al agente investigador la capacidad de realizar búsquedas web en vivo.	Consulta de búsqueda	Una herramienta que puede ejecutar búsquedas web
Ollama Cloud (Investigación)	El modelo de lenguaje que potencia el razonamiento y uso de herramientas del agente investigador.	-	Una instancia de modelo de lenguaje para el agente investigador
Ollama Cloud (Editor)	El modelo de lenguaje que potencia la revisión crítica del agente editor.	-	Una instancia de modelo de lenguaje para el agente editor
Ollama Cloud (Gestor)	El modelo de lenguaje que potencia la coordinación y toma de decisiones del agente gestor.	-	Una instancia de modelo de lenguaje para el agente gestor
Modelo OpenAI	El modelo de lenguaje utilizado por el gestor interno del equipo jerárquico para orquestar la delegación de tareas entre agentes.	-	Una instancia de modelo de lenguaje para la orquestación del equipo
Equipo (Crew)	Orquesta la colaboración entre los agentes gestor, investigador y editor para ejecutar la tarea definida.	Agente gestor, Agente investigador, Agente editor, Tarea, Modelo de lenguaje del gestor	La respuesta final consolidada del equipo de agentes
Salida de Chat	Muestra la respuesta final validada del equipo al usuario en la interfaz de chat.	Respuesta final del equipo	Mensaje formateado mostrado al usuario

🧠 Notas

El flujo de trabajo está construido sobre el framework CrewAI, que se especializa en orquestar sistemas multiagente colaborativos.
La calidad de la salida final depende de las capacidades de los modelos de lenguaje subyacentes (Ollama Cloud y OpenAI) y de la precisión de los resultados de búsqueda web.
El agente gestor utiliza una estrategia de delegación jerárquica, lo que significa que decide si responder directamente o involucrar a agentes especializados basándose en la complejidad de la consulta.
Se requieren credenciales de API adecuadas para Ollama Cloud y OpenAI para que los respectivos componentes del modelo funcionen.
El paso de revisión editorial añade una capa de verificación pero no garantiza una precisión factual completa.