1. Ejecución y supervisión de tareas
Una vez creado un flujo, es crucial asegurarse de que las tareas se ejecutan correctamente y alcanzan los resultados esperados. La supervisión de la ejecución ayuda a realizar un seguimiento del rendimiento de las tareas, detectar errores y ajustar los procesos para que sean más eficientes.
Ciclo de vida de la ejecución de tareas
Una tarea dentro de un nodo sigue un ciclo de ejecución estructurado:
Activación del activador< - El nodo recibe un activador para comenzar la ejecución.
Procesamiento de datos< - Las entradas se recuperan y procesan de acuerdo con configuraciones predefinidas.
Lógica de ejecución< - El agente sigue una lógica de toma de decisiones, como ramas condicionales o ejecución secuencial.
Ejecución de la acción< - El agente realiza la tarea (por ejemplo, enviar un correo electrónico, actualizar una base de datos, generar una respuesta)
Manejo de la salida< - La salida se procesa y pasa al siguiente paso o sistema externo.
Terminación & Registro< - El sistema registra el estado de finalización de la tarea, incluido el éxito, el fracaso o la intervención requerida.
Supervisión de la ejecución de tareas
Una tarea dentro de un nodo sigue un ciclo de ejecución estructurado:
Historial de tareas< - Vea ejecuciones anteriores para identificar patrones y solucionar problemas recurrentes.
Historial de tareas
Indicadores de estado en tiempo real< - Observe las tareas en ejecución y las acciones pendientes.
Indicadores de estado en tiempo real
Cómo procesan los nodos las entradas y salidas
Cada nodo de un flujo requiere entradas estructuradas para ejecutarse correctamente y producir las salidas esperadas.
Cada nodo de un flujo requiere entradas estructuradas para ejecutarse correctamente y producir las salidas esperadas
Manejo de entradas en nodos
El Agent Dashboard actúa como eje central para la gestión de todos los agentes y la realización de acciones en tiempo real
Información del usuario< - Información proporcionada manualmente por un usuario.
Datos almacenados< - Datos recuperados de una fuente de memoria, base de datos o tarea previa.
Datos de integración< - Información extraída de un sistema externo (por ejemplo, Gmail, Slack, CRM)
Datos generados< - Contenidos generados por IA basados en las indicaciones y la lógica del agente.
Datos generados
Procesamiento de salida
Después de ejecutarse, los nodos producen salidas que sirven como:
Respuestas directas< - Salidas finales enviadas a usuarios o sistemas externos.
Datos intermedios< - Pasados al siguiente nodo para su posterior procesamiento.
Configuración y gestión de variables
Beam AI permite definir variables para agilizar la ejecución del flujo de trabajo. Las variables se utilizan para almacenar y manipular datos de forma dinámica durante la ejecución de la tarea.
Variables
Tipos de variables en la IA de haces
AI Fill< - El sistema determina el valor basándose en el contexto disponible.
User Fill< - El usuario introduce manualmente un valor cuando es necesario.
Valores estáticos< - Valores predefinidos que no cambian.
Tipos de variables en la IA de haces
Gestión de dependencias de tareas y orden de ejecución
Muchos flujos de trabajo requieren que las tareas se ejecuten en una secuencia específica para garantizar un procesamiento lógico. La gestión de las dependencias garantiza que los datos estén disponibles en el momento correcto.
La gestión de las dependencias garantiza que los datos estén disponibles en el momento correcto
Tipos de relación
✔ Ejecución secuencial - Cada paso debe completarse antes de que comience el siguiente.
✔ Ejecución secuencial
✔ Ejecución condicional - La ejecución depende de un evento, como la disponibilidad de datos o la lógica de decisión.
Ejemplo: Dependencia de tareas en un flujo de procesamiento de pedidos
Utilización de fuentes de bases de datos como entradas
Los nodos pueden extraer datos de bases de datos externas, memoria almacenada o llamadas a la API para enriquecer la precisión de la ejecución.
Ejemplo: Integración de una base de datos de clientes
Recuperar detalles del cliente< → Utiliza la memoria almacenada para extraer el historial de pedidos del cliente.
Validar compra< → Comprueba el ID del pedido en la base de datos de la empresa.
Determinar la elegibilidad< → Compara con las políticas de devolución almacenadas.
La detección y el tratamiento de errores garantizan que los flujos de trabajo sigan funcionando incluso cuando surgen problemas inesperados.
Errores comunes y soluciones
Estrategias de depuración
Utilizar registros de ejecución< - Analizar registros para localizar fallos.
Ejecutar pruebas< - Simular diferentes entradas y comprobar las salidas.
Modificar configuración de nodos< - Ajustar configuraciones de variables o avisos.
Optimización de nodos y precisión de ejecución
¿Qué es la optimización de nodos?
Beam AI introduce Optimización de Nodos para mejorar:
✅ Eficacia del flujo de trabajo
✅ Validación de salida
Cómo funciona
1️⃣ Revisión de ejecuciones anteriores
Los usuarios pueden navegar a la página de herramientas y ver las ejecuciones de flujos de trabajo anteriores
A cada ejecución se le asigna una puntuación de precisión basada en la corrección de los resultados
2️⃣ Retroalimentación y perfeccionamiento de resultados
Los usuarios pueden marcar errores como:
Pérdida de datos en ejecución
Faltan entradas de tareas
Búsqueda de memoria incorrecta
Alucinaciones (datos inexactos generados por la IA)
3️⃣ Optimización y reejecución de flujos de trabajo
Los usuarios pueden aplicar optimizaciones recomendadas y volver a ejecutar flujos de trabajo