Resumen
Multi-agent systems donde cada agent hace its own search calls waste credits on duplicate consultas y obtener inconsistent resultados cuando they search at diferentes times. Este flujo de trabajo centralizes search en un cada hora refresh ese todos agents leer de, ensuring consistency y reducing API costs.
Desencadenador
Hourly cron, cada hora on el hora.
Programación
Hourly
Pasos del flujo de trabajo
Define Shared Consulta Registry
Maintain un registry of consultas de busqueda ese multiples agents necesita. Cada entrada incluye el consulta, plataforma, y cual agents consume el resultados.
Ejecutar All Registered Consultas
Obtener fresh resultados for cada consulta in el registry. Almacenar resultados con marcas de tiempo so agents know como fresh el datos es.
Escribir Cache File for Agent Consumption
Escribir el refreshed datos to un shared cache file ese todos agents puede leer de. Include metadata about freshness y consulta cobertura.
Agent Cache Reader Function
Proporcionar un function ese agents usar to leer de el cache instead of making direct llamadas un API. Includes staleness verifica.
Implementacion en Python
import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY'], 'Content-Type': 'application/json'}
data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': 'example', 'country_code': 'us'}).json()
print(len(data.get('organic_results', [])))Implementacion en JavaScript
const H = {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {method: 'POST', headers: H, body: JSON.stringify({query: 'example', country_code: 'us'})}).then(r => r.json()).then(d => console.log(d.organic_results?.length));Plataformas utilizadas
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA
YouTube
Búsqueda de videos con transcripciones y metadatos
Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit