crewAI

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CrewAI 是一个 AI 智能体协作框架,就像组建一个 AI 团队。你可以给每个 AI 分配不同职位(如研究员、分析师),它们会像真实团队一样分工合作完成任务。适合自动化客服、数据分析、市场调研等场景。

收录时间:
2025-06-16
crewAI

 

 

 

准备工作

1、安装 Python 前往 Python 官网下载 3.10-3.12 版本,安装时务必勾选”Add to PATH”
2、安装 CrewAI 打开命令提示符(Windows 搜索 cmd)输入:

pip install crewai[tools]

 

3、获取 API 密钥

三分钟创建 AI 团队

步骤 1:创建项目

crewai create crew my_team
cd my_team

会生成项目文件夹,结构如下:

my_team/
├── .env         # 存放API密钥
├── src/
│   └── my_team/
│       ├── config/
│       │   ├── agents.yaml  # 员工档案
│       │   └── tasks.yaml   # 工作任务
│       ├── crew.py          # 团队配置
│       └── main.py          # 启动脚本

 

步骤 2:配置员工档案用记事本打开 src/my_team/config/agents.yaml,修改为:

researcher:
  role: "{topic}研究员"       # {topic}会自动替换为输入的主题
  goal: "收集{topic}的最新信息"
  backstory: 你是一个资深行业研究员,擅长通过多渠道获取最新行业动态

reporting_analyst:
  role: "数据分析师"
  goal: "将数据转化为易读的报告"
  backstory: 作为专业分析师,你擅长将复杂数据整理成可视化图表和结构化报告

 

步骤 3:设置工作任务打开 src/my_team/config/tasks.yaml

research_task:
  description: 调研{topic}领域,找到10个最新趋势(当前是2024年)
  expected_output: 10条带数据来源的要点列表
  agent: researcher      # 指定由研究员执行

reporting_task:
  description: 将调研结果整理成图文报告
  expected_output: 包含图表和案例的Markdown格式报告
  agent: reporting_analyst
  output_file: report.md # 自动保存为文件

 

步骤 4:配置 API 密钥在.env文件中添加:

OPENAI_API_KEY=你的OpenAI密钥
SERPER_API_KEY=你的Serper密钥

 

步骤 5:运行 AI 团队在项目文件夹中执行:

crewai run

当提示输入主题时,输入你想调研的内容,比如:”智能家居”

 

查看成果

  1. 控制台会显示完整执行过程
  2. 生成的报告会保存在report.md
  3. 每次运行都会自动保存最新报告

 

进阶技巧

1、修改工作流程在crew.py中可调整流程模式:

process = Process.sequential  # 顺序执行
# 改为 Process.hierarchical 层级管理

 

2、添加新工具在tools/文件夹创建custom_tool.py,例如添加网页爬虫工具:

from crewai_tools import BaseTool

class WebScraper(BaseTool):
    name = "网页抓取器"
    description = "自动抓取网页内容"

    def _run(self, url: str) -> str:
        import requests
        return requests.get(url).text

 

3、多团队协作创建多个 crew 文件夹,用 main.py 调度:

# 先运行市场调研团队
market_crew.kickoff(inputs={"topic": "智能家居"})

# 再运行产品设计团队
design_crew.kickoff(inputs=market_output)

 

常见问题

1、安装报错尝试:

pip install --upgrade crewai
python -m pip install tiktoken

 

2、报告不完整检查.env中的 API 密钥是否正确,或尝试更明确的指令如:”包含 3 个案例和 5 条数据图表”

 

3、运行速度慢在agents.yaml中添加:

llm:
  model: gpt-3.5-turbo # 默认使用更快模型

现在你已经拥有一个 24 小时工作的 AI 团队了!试着让它们帮你完成下一个市场分析或论文写作任务吧~

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