Sequential: un equipo trabajando en orden

Secuencial es un relé: la salida de una etapa se convierte en la entrada de la siguiente etapa. Los asuntos y etapas del pedido necesitan contratos claros.

Estos pasos se refieren a las características identificadas en el código de la aplicación. Este material no ha sido validado en una instancia en vivo; consulta la documentación y las opciones de tu versión.

Cómo funciona, paso a paso

Un flujo de trabajo tiene una estructura explícita

Un nodo es una etapa, una arista es una transición y el estado transporta resultados entre etapas. Un flujo de trabajo tiene una ruta definida por la aplicación, aunque el modelo puede elegir algunas ramas. Los sistemas agentes incluyen tanto flujos de trabajo como agentes que actúan dinámicamente. Nymrio ofrece ReAct, Reflection, Sequential, Orchestrator, Router, Parallel y Plan-and-Execute. Cada uno cambia de coordinación; no convierte automáticamente a un modelo en un experto. Más agentes significan más llamadas y contratos entre roles. Comience con la solución más simple que pase sus pruebas.

El contexto es el banco de trabajo

El contexto incluye instrucciones, la solicitud actual, historial relevante, documentos recuperados y resultados de herramientas. La ventana contextual tiene capacidad limitada; reserve espacio para la respuesta también. Más texto no mejora automáticamente la precisión. La información irrelevante y las contradicciones pueden ocultar pruebas importantes. Resumir cuidadosamente el historial de la conversación y preservar el origen de los hechos. El estado describe la ejecución actual, un punto de control guarda un punto reanudable y la memoria persistente retiene información entre ejecuciones. Se trata de diferentes mecanismos gestionados por la aplicación.

Defina el éxito antes de optimizar

Preparar solicitudes representativas y respuestas o propiedades esperadas. Incluya casos comunes, ambigüedad, datos faltantes y errores de herramientas. Para RAG, mida la recuperación de evidencia por separado de la corrección de las respuestas. Recall@k mide la proporción de evidencia relevante encontrada en los primeros k resultados; precision@k mide la proporción de resultados devueltos que son relevantes. Para los agentes, también realice un seguimiento de las acciones, los permisos y las detenciones. Un LLM como juez puede acelerar la evaluación, pero necesita una calibración con respecto a los humanos. No cambie el indicador, el modelo y el índice simultáneamente si desea comprender qué mejoró los resultados.

laboratorio detallado

Contratos entre etapas

Pregunte al primer agente la fecha límite, el evento de inicio y las condiciones sin prosa de marketing. El segundo convierte los hechos en una explicación; el tercero traduce conservando los números. Un ejemplo intermedio es "fecha límite=14; inicio=recibo; no utilizado=verdadero; embalaje=original".

Si la extracción omite el empaquetado, el traductor no puede recuperarlo de una entrada que carece de ese hecho. Inspeccione cada paso. Para ramas independientes, Sequential puede ser más lento que Parallel; Las etapas dependientes no pueden paralelizarse sin cambiar su lógica.

El esquema explicativo

Siga las flechas sólidas para el flujo principal. Las flechas azules discontinuas proporcionan datos o contexto; Las flechas discontinuas de color rosa muestran comentarios o resultados devueltos. Colores y formas distinguen modelos, tiendas, decisiones y resultados. En pantallas pequeñas, desplázate horizontalmente para seguir todo el esquema.

Un ejemplo completo

El agente 1 extrae el plazo y las condiciones. El Agente 2 explica simplemente en rumano. El Agente 3 traduce al inglés sin cambiar los números.

step_1: LunaExtractor
step_2: LunaExplainer
step_3: LunaTranslator

Pruébalo tú mismo

1. Cree al menos dos etapas y asigne agentes en orden de extracción, explicación y traducción.
2. Registre la entrada, la fuente y el resultado esperado antes de ejecutar el experimento. Utilice únicamente los datos ficticios del ejemplo.
3. Siga las etapas del diagrama. En cada paso registre qué información se recibe y se produce; No confunda el resultado intermedio con el resultado final.
4. Repita después de eliminar la información necesaria o hacer que la entrada sea ambigua. Compruebe si el sistema aclara, detiene o inventa una respuesta.
5. Comparar con la solución explicada. Conserve la configuración, fecha, resultado y una explicación de las diferencias. Cambie una cosa y vuelva a probar.

Una solución explicada

Ambas versiones conservan 14 días y el estado sin uso. Verifique cada resultado, no solo la traducción final. Un ejercicio exitoso le permite mostrar la conexión entre los aportes, las etapas y el resultado. Cuando falta información, una respuesta cautelosa es más útil que detalles inventados. Compare más que estilo: compruebe también las condiciones, las fuentes y las operaciones.

Cuándo resulta útil y cuáles son sus límites

Un error temprano se propaga a menos que se detecte. Elija este enfoque cuando mejore una necesidad medida. Mantenga una línea de base simple y compare los resultados utilizando insumos idénticos. Un ejemplo exitoso no establece confiabilidad en todas las situaciones.

Comprueba lo que has aprendido

¿Es el multiagente una octava plantilla?

No. Es una categoría arquitectónica que puede utilizar varias plantillas existentes.

¿Es la memoria de usuario permanente de un punto de control?

No. Guardar una ejecución no implica conservar las preferencias en todas las conversaciones.

¿Qué resultado debería producir este ejercicio?

Ambas versiones conservan 14 días y el estado sin uso. Verifique cada resultado, no solo la traducción final.

Términos que conviene recordar

• Asentir: Una etapa en un gráfico de ejecución.
• Control: Estado guardado utilizado para reanudar una ejecución.
• Regresión / Regresión: Un cambio que rompe un caso previamente correcto.

Fuentes y su próximo paso

• LangGraph — Flujos de trabajo y agentes

Para preparar: W03 — Reflexión: mejorar el primer borrador