- Paso 1: Instale el SDK de Python y las dependencias, incluyendo LangChain, Qdrant client y CrewAI (si es necesario).
- Paso 2: Configure la base de datos vectorial Qdrant y cargue datos de productos y activos de marca.
- Paso 3: Configure el pipeline de LangChain con prompts personalizados y parámetros del agente.
- Paso 4: Llame al agente de IA con los datos para generar contenido y sugerencias de diseño de la página de destino.
- Paso 5: Revise y seleccione variaciones para pruebas A/B.
- Paso 6: Integre con la API de CMS para el despliegue automatizado de páginas de destino.