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Paul-Orlando/ai-multi-agent-content-pipeline

Flowise-basiertes Multi-Agenten-Orchestrierungssystem mit RAG, OpenAI-Embeddings, FAISS-Vektorsuche und sequenziellen Agenten-Workflows zur retrieval-gestützten Inhaltsgenerierung und Gestaltung von Enterprise-AI-Pipelines.

Was ist ai-multi-agent-content-pipeline?

Dieses Skill definiert ein Multi-Agenten-System auf Basis von Flowise, das speziell für retrieval-gestützte Inhaltsgenerierung und den Aufbau komplexer KI-Pipelines in Unternehmen konzipiert ist. Es kombiniert RAG (Retrieval-Augmented Generation) mit OpenAI-Embeddings und der FAISS-Vektorsuche, um relevante Informationen aus einem Wissensbestand zu extrahieren und in die Entscheidungsfindung der Agenten einzubeziehen. Die sequenziellen Agenten-Workflows ermöglichen eine schrittweise Verarbeitung von Aufgaben, bei der ein Agent (z. B. der Content Collector) Rohdaten sammelt und ein anderer (Content Generator) daraus qualitätsgesicherte Inhalte erstellt. Das System ist in den Plattformen Flowise (low-code Node-RED-ähnlich) und Claude Code, Codex sowie Gemini nutzbar und automatisiert die gesamte Pipeline vom Prompt-Design bis zur finalen Ausgabe. Es eignet sich besonders für Entwickler und Unternehmen, die wiederkehrende Content-Workflows wie Blog-Artikel, Reports oder technische Dokumentationen durch KI-gesteuerte Agenten automatisieren möchten.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
Part ofDesign & UI
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Dokumentation

Was macht ai-multi-agent-content-pipeline?

Flowise-basiertes Multi-Agenten-Orchestrierungssystem mit RAG, OpenAI-Embeddings, FAISS-Vektorsuche und sequenziellen Agenten-Workflows zur retrieval-gestützten Inhaltsgenerierung und Gestaltung von Enterprise-AI-Pipelines.

Quelle: https://github.com/Paul-Orlando/ai-multi-agent-content-pipeline

Entdeckt über GitHub-Repository-Pushes der letzten 24 Stunden für Agenten-Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzende KI-Agenten-Automatisierung.

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