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Nappai Documentation

Sequential Task Agent

El Sequential Task Agent es un bloque de construcción dentro del dashboard de Nappai que permite crear un agente inteligente y una tarea que ese agente debe ejecutar. Con él puedes definir el rol, la meta y la historia del agente, asignarle herramientas y un modelo de lenguaje, y luego describir la tarea que debe realizar. El resultado es una lista de tareas secuenciales que pueden encadenarse y ejecutarse de forma síncrona o asíncrona.

¿Cómo funciona?

Internamente el componente utiliza la librería CrewAI. Cuando lo arrastras al flujo de trabajo, el sistema:

  1. Construye el agente

    • Se crea un objeto Agent con los parámetros que le pases: rol, meta, historia, modelo de lenguaje, memoria, verbosidad, herramientas, etc.
    • Si habilitas Allow Delegation, el agente podrá crear y delegar tareas a otros agentes.
    • Si habilitas Allow Code Execution, el agente podrá ejecutar fragmentos de código dentro de la tarea.

  2. Construye la tarea

    • Se crea un objeto Task con la descripción de la tarea y el resultado esperado.
    • Se enlaza el agente creado en el paso anterior a la tarea.
    • Si marcas Async Execution, la tarea se ejecutará en segundo plano, permitiendo que el flujo continúe sin esperar su finalización.

  3. Encadena tareas

    • Si ya existe una tarea previa conectada al campo Previous Task, la nueva tarea se añade al final de la lista, creando una secuencia de tareas que se ejecutarán en orden.

El componente no llama a ninguna API externa; todo el procesamiento se hace localmente con CrewAI y el modelo de lenguaje que hayas seleccionado.

Entradas

Campos de Entrada

  • Role: Define el papel que desempeñará el agente (por ejemplo, “Analista de datos”).
  • Goal: Establece el objetivo principal que el agente debe alcanzar.
  • Backstory: Proporciona contexto histórico al agente para que actúe de manera coherente.
  • Tools: Lista de herramientas (objetos Tool o BaseToolkit) que el agente puede usar durante la tarea.
  • Model: Modelo de lenguaje que ejecutará el agente (por ejemplo, GPT‑4).
  • Memory: Si se activa, el agente recordará interacciones previas dentro de la misma sesión.
  • Verbose: Si se activa, el agente mostrará mensajes de depuración durante la ejecución.
  • Allow Delegation: Permite que el agente delegue tareas a otros agentes.
  • Allow Code Execution: Permite que el agente ejecute código dentro de la tarea.
  • Agent kwargs: Diccionario con argumentos adicionales que se pasarán al constructor del agente.
  • Task Description: Texto descriptivo que explica qué debe hacer la tarea.
  • Expected Task Output: Resultado esperado que la tarea debe producir.
  • Async Execution: Si se activa, la tarea se ejecutará de forma asíncrona.
  • Previous Task: Tarea previa que se conectará para crear una secuencia.

Salidas

  • Sequential Task: Devuelve una lista de objetos SequentialTask. Cada elemento representa una tarea que el agente debe ejecutar. Esta salida se puede conectar a otros componentes que necesiten ejecutar tareas secuenciales o analizar resultados.

Ejemplo de Uso

Supongamos que quieres crear un agente que recopile datos de ventas de una base de datos y los guarde en un archivo CSV.

  1. Arrastra el componente Sequential Task Agent al flujo.
  2. Configura los campos:
    • Role: Data Collector
    • Goal: Gather monthly sales data
    • Backstory: You are a data analyst with 5 years of experience.
    • Tools: Conecta una herramienta de conexión a la base de datos.
    • Model: Selecciona OpenAI GPT‑4.
    • Memory: True
    • Allow Delegation: False
    • Allow Code Execution: True
    • Task Description: Connect to the sales database, run the query to retrieve last month’s sales, and export the results to a CSV file.
    • Expected Task Output: A CSV file named sales_last_month.csv in the shared folder.
    • Async Execution: False
  3. Conecta la salida Sequential Task a un componente de ejecución de tareas (por ejemplo, Run Task).
  4. Ejecuta el flujo. El agente realizará la consulta, generará el CSV y devolverá el resultado.

Componentes Relacionados

  • CrewAI Agent – Crea agentes sin tareas asociadas.
  • Task – Define tareas individuales sin agente.
  • Run Task – Ejecuta una lista de tareas secuenciales.

Consejos y Mejores Prácticas

  • Define metas claras: Cuanto más específico sea el objetivo, más precisa será la acción del agente.
  • Limita la memoria: Activa Memory solo cuando sea necesario para evitar sobrecargar el contexto.
  • Desactiva la ejecución de código a menos que el agente necesite manipular datos localmente.
  • Usa herramientas especializadas: Conecta solo las herramientas que el agente realmente necesita.
  • Prueba en modo síncrono antes de pasar a asíncrono para verificar resultados.

Consideraciones de Seguridad

  • Código y delegación: Habilitar Allow Code Execution y Allow Delegation aumenta el riesgo de que el agente realice acciones no deseadas. Úsalos con precaución y revisa los permisos de las herramientas conectadas.
  • Privacidad de datos: Asegúrate de que las herramientas y el modelo de lenguaje cumplan con las políticas de privacidad de tu organización.
  • Control de acceso: Limita quién puede crear y ejecutar agentes con permisos elevados dentro del dashboard.