Os Problemas com as Abordagens Atuais
As frameworks atuais, como Crew AI, requerem a definição de agentes e tarefas, o que pode levar a código repetitivo e desnecessário. Além disso, há uma relação um-para-um entre agentes e tarefas, tornando o trabalho extra desnecessário. Essas abordagens também são muitas vezes verbosas e confusas, e podem requerer o uso de linguagens específicas, como Python, o que pode ser um problema para desenvolvedores que preferem outras linguagens.
Uma Abordagem mais Simples
No entanto, é possível adotar uma abordagem mais simples e escalável usando uma biblioteca de máquina de estado, como Xstate. Essa abordagem é mais adequada para a maioria dos casos de uso, onde o fluxo de trabalho é bem definido e não requer raciocínio complexo ou compreensão.
Quando Usar Fluxos de Trabalho Baseados em Agentes
Os fluxos de trabalho baseados em agentes são mais adequados para um caso de uso muito específico, onde o fluxo de trabalho é complexo e requer o modelo para raciocinar e entender o problema. Na maioria dos casos, uma abordagem mais simples é mais eficiente e eficaz.
Um Exemplo de Implementação
Um exemplo de implementação dessa abordagem mais simples é mostrado no vídeo, onde o speaker automiza um workflow que envolve buscar vídeos no YouTube, ordenar os resultados, formatar os vídeos em uma lista, gerar títulos e descrições para um vídeo e criar um email para assinantes de newsletter. Essa implementação é feita em TypeScript e Bun.js e leva menos de 90 segundos para ser completada, utilizando apenas 60 linhas de código, em comparação com as 300 linhas de código necessárias para implementar a mesma tarefa com Crew AI.
Conclusão
Em resumo, é possível simplificar o fluxo de trabalho baseado em agentes com uma abordagem mais eficiente e escalável. É importante avaliar se as necessidades do caso de uso requerem uma abordagem mais complexa ou se uma abordagem mais simples pode ser mais adequada. Para entender melhor os conceitos apresentados nesse artigo, recomendamos assistir ao vídeo original.
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