Olá HN, acabei de abrir o código do DSL que nosso harness no grep.ai usa para transformar partes repetíveis do trabalho de agentes em fluxos de trabalho. Você pode combinar chamadas de ferramentas, código, decisões de sistema um impulsionadas por Jev para coisas como roteamento e triagem de evidências, e agentes quando um passo precisa de mais investigação.

Nosso harness usa os rastros e notas retro que os agentes deixam ao fazer um trabalho para descobrir quais partes podem se tornar um fluxo de trabalho. A ideia é tornar o trabalho mais fácil de entender e evitar pagar por um loop completo de agente onde não é necessário. Por exemplo, um fluxo de trabalho de pesquisa pode dividir uma pergunta em subperguntas, enviar agentes para pesquisá-las em paralelo, usar Jev para triar as evidências e ter outro agente escrevendo o relatório.

O DSL e os exemplos estão no nosso GitHub. Há uma demo com script que você pode executar sem chaves de API: https://github.com/Parcha-ai/agentrun. Você também pode usá-lo como uma extensão Pi para construir, inspecionar e executar fluxos de trabalho: https://github.com/Parcha-ai/agentrun#use-it-in-pi. Eu adoraria saber se isso é útil para outros.