Pesquisa e relatórios
Um planejador divide uma pergunta em subtarefas, vários pesquisadores trabalham em paralelo e um redator monta o resultado a partir da memória compartilhada.
IA e LLMAgentesPlanos Performance e Scale
Orquestração multiagente
Agentes planejador, pesquisador e redator que passam o trabalho adiante por um stream de tarefas durável, compartilham resultados e memória e nunca perdem uma tarefa.
- tarefas perdidas quando um agente cai
- 0
- memória compartilhada
- 1
- agentes em paralelo
- N
Etapa 1 de 6
Publique uma tarefa
O planejador divide o trabalho e adiciona uma tarefa ao stream.
Sessão de exemploplaying
# Publique uma tarefa
hotkv> XADD tasks * type research topic "EU AI Act obligations"
"1790985600123-0"
Uma demonstração animada com comandos reais do HotKV e respostas de exemplo. Clique em qualquer etapa para ir direto a ela. Os comandos e as respostas ficam em inglês, exatamente como você os digita e vê no HotKV.
O problema
Equipes de agentes precisam de um jeito de passar trabalho umas para as outras, compartilhar o que encontraram e se recuperar quando um deles cai no meio de uma tarefa. Juntar tudo isso com chamadas HTTP improvisadas perde tarefas, duplica chamadas de ferramentas e não deixa registro de quem fez o quê.
Como o HotKV resolve
Um stream com um grupo de consumidores é o quadro de tarefas. Cada agente lê as próprias tarefas e as confirma quando termina, e tudo o que um agente que caiu deixou pendente pode ser assumido por outro. As descobertas vão para a memória de trabalho compartilhada, os resultados das ferramentas ficam em cache para todos os agentes e cada ação é registrada.
Passo a passo
O que acontece, comando por comando
- 01
Publique uma tarefa
O planejador divide o trabalho e adiciona uma tarefa ao stream.
XADD tasks * type research topic "EU AI Act obligations" - 02
Um worker a assume
O grupo de consumidores foi criado uma vez com XGROUP CREATE. O pesquisador lê como membro dele, e a tarefa fica pendente até ser confirmada.
XREADGROUP GROUP agents researcher COUNT 1 BLOCK 5000 STREAMS tasks > - 03
Reaproveite um resultado de ferramenta
Outro agente já fez esta busca hoje. O cache de ferramentas compartilhado a devolve.
TOOL.CACHE.GET web "search:EU AI Act obligations" - 04
Compartilhe as descobertas
Os resultados vão para a memória de trabalho do projeto, onde todos os agentes podem lê-los.
AMEM.WORK.SET project:9 findings "Providers of high-risk systems must ..." - 05
Confirme
A tarefa está concluída e sai da lista de pendentes. Se o pesquisador tivesse caído, o XAUTOCLAIM a passaria para outro agente.
XACK tasks agents 1790985600123-0 - 06
O redator assume
O redator lê as descobertas compartilhadas, escreve o rascunho do relatório e registra a ação.
AMEM.WORK.GET project:9 findings
Onde se encaixa
Cenários reais
Agentes de software
Agentes de código, de testes e de revisão passam o trabalho por um stream, e cada mudança que fazem fica no log episódico.
Automação de back-office
Agentes de extração, validação e lançamento de faturas passam os documentos por um pipeline que sobrevive a reinícios.
Integrado
O que você ganha
Repasse durável de tarefas
Streams com grupos de consumidores, confirmações e retomada de tarefas abandonadas.
XADDXREADGROUPXACKXAUTOCLAIMMemória de trabalho compartilhada
Estado do projeto que todos os agentes podem ler e atualizar.
AMEM.WORK.SETAMEM.WORK.GETCache de ferramentas compartilhado
Resultados determinísticos de ferramentas são reaproveitados entre agentes.
TOOL.CACHE.GETTOOL.CACHE.SETQuem fez o quê
Um log episódico por agente para auditoria e depuração.
AMEM.EPIS.LOGPerguntas frequentes
O que acontece se um agente cair no meio de uma tarefa?
A tarefa continua na lista de pendentes do grupo de consumidores. Outro agente pode assumi-la com XAUTOCLAIM depois que ela ficar ociosa por tempo suficiente.
Os agentes podem rodar em máquinas e linguagens diferentes?
Sim. Eles só precisam de uma conexão com o HotKV. Qualquer cliente que fale o protocolo Redis funciona.
Quais planos incluem o recurso?
Os streams funcionam em todos os planos. A memória de agentes e o cache de ferramentas fazem parte dos planos Performance e Scale.
Casos de uso relacionados
Experimente com a sua própria carga de trabalho
O HotKV fala o protocolo Redis, então você pode apontar um cliente existente para ele e executar estes mesmos comandos.