मल्टी-एआई एजेंट वर्कफ्लो मास्टर न8एन में

न8एन के साथ अधANCED ऑटोमेशन के लिए मल्टी-एआई एजेंट वर्कफ्लो मास्टर करें। इस व्यापक ट्यूटोरियल में, हम एक क्लाइंट ऑनबोर्डिंग वर्कफ्लो के निर्माण के माध्यम से गाइड करेंगे जो हॉलसिनेशन को कम करता है और जटिल एआई प्रक्रियाओं को स Rationalizes।

न8एन और मल्टी-एआई एजेंट वर्कफ्लो का परिचय

हाल ही में, मेरे क्लाइंट ने अपने n8n AI वर्कफ्लो में एक गंभीर मुद्दे के साथ संपर्क किया। वर्कफ्लो ấnप्रेसिव दिख रहा था लेकिन प्रभावी नहीं था, एकल एआई एजेंट सभी कुछ करने की कोशिश कर रहा था। इसके परिणामस्वरूप धीमा प्रतिक्रिया समय, हॉलसिनेशन और खराब गुणवत्ता केOutputs आए। यह वह प्रारंभिक वर्कफ्लो है जिसे हम.optimize करेंगे

मल्टी-एआई एजेंट वर्कफ्लो क्यों

हम वर्कफ्लो को ठीक करने से पहले, एकल एजेंट पर निर्भर रहने के क्यों यह अच्छी बात नहीं है, इसके बारे में बात करते हैं। एक einzel एजेंट सभी कुछ करने की कोशिश कर रहा है, जिसके परिणामस्वरूप धीमा प्रतिक्रिया समय, हॉलसिनेशन और खराब गुणवत्ता केOutputs आते हैं। इसके विपरीत, एक मल्टी-एजेंट सिस्टम विशेष एजेंट के लिए जिम्मेदारियों को वितरित करता है, प्रत्येक Tasks के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप सटीकता और प्रदर्शन में सुधार होता है। एकल एजेंट vs मल्टी-エージェंट वर्कफ्लो

क्लाइंट ऑनबोर्डिंग वर्कफ्लो

एक बизнес की कल्पना करें जो अपने क्लाइंट ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया को स Rationalize करना चाहता है। एक कर्मचारी एक नई क्लाइंट साइन अप करता है, जिससे एन8एन वर्कफ्लो ट्रिगर होता है। वर्कफ्लो में एक मास्टर एआई एजेंट शामिल होता है जो राउटर के रूप में कार्य करता है, अन्य विशेष एआई एजेंट के लिए टास्क को प्रतिनियुक्त करता है। क्लाइंट ऑनबोर्डिंग वर्कफ्लो

सिंगल एजेंट वर्कफ्लो के मुद्दों को ठीक करना

इस जटिल वर्कफ्लो के साथ पहला मुद्दा ओवरलोडेड सिंगल एजेंट है। इसे ठीक करने के लिए, हम पांच अलग-अलग एजेंट्स बनाएंगे, प्रत्येक के एक विशेष रोल होगा। हम पहले एजेंट का नाम "मास्टर राउटर एजेंट" रखेंगे और चार अन्य एजेंट्स बनाएंगे: ईमेल एजेंट, रिसर्च एजेंट, टास्क मैनेजर एजेंट, और कैलेंडर एजेंट। मल्टी-एजेंट वर्कफ्लो

एजेंट टाइप्स का निर्णय

सभी एजेंट्स समान नहीं हैं, और टास्क के लिए सही एजेंट चुनना एक बड़ा अंतर पैदा कर सकता है। उदाहरण के लिए, टूल्स एजेंट Tasks के लिए सबसे अच्छा है जिसके लिए बाहरी सिस्टम के साथ इंटरएक्ट करना पड़ता है, जबकि रिएक्ट एजेंट Tasks के लिए सबसे अच्छा है जिसके लिए रीजनिंग और निर्णय लेना पड़ता है। हम प्रत्येक एजेंट के लिए एजेंट टाइप्स का निर्णय करेंगे जिसके आधार पर उनके विशेष रोल होगा। एजेंट टाइप्स

यूनिवर्सल प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट

प्रॉम्प्ट्स के बिना स्पष्ट निर्देशों के मुद्दे को ठीक करने के लिए, हम एक यूनिवर्सल प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट का उपयोग करेंगे जो किसी भी एजेंट के लिए काम करेगा। टेम्प्लेट में रोल डिफाइनेशन, स्कोप, कमांड सेक्शन, फॉर्मेट सेक्शन, और कंस्ट्रेंट सेक्शन शामिल होंगे। यूनिवर्सल प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट

स्ट्रक्चर्ड आउटपुट्स

अंतिम मुद्दा अनस्ट्रक्चर्ड आउटपुट्स है। प्लेन टेक्स्ट रिस्पONSE के बजाय, हम एक स्ट्रक्चर्ड आउटपुट पार्सर का उपयोग करेंगे जिसके द्वारा राउटर एजेंट द्वारा वापस किए जाने वाले जेसन आउटपुट की परिभाषा होगी। इससे वर्कफ्लो के प्रबंधन और परिवर्तन में आसानी होगी। स्टрук्चर्ड आउटपुट्स

इन चरणों का पालन करके, हम न8एन में एफिशिएंट, स्केलेबल एआई वर्कफ्लो का निर्माण कर सकते हैं, अपने ऑटोमेशन क्षमताओं को बढ़ा सकते हैं। यदि आप न8एन और एआई एजेंट्स के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो विवरण में लिंक किए गए अन्य वीडियोस की जांच करें। यदि आपने इस वीडियो को मददगार पाया, तो इसे एक थम्स अप दें, फ्यूचर माइंड्स की सदस्यता लें, और अपने प्रोजेक्ट्स में न8एन और एआई का उपयोग कैसे कर रहे हैं, टिप्पणी में बताएं।