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智能体与模型

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更新于 10-21 16:17

技能介绍

用途

CrewAI 是一个多智能体编排框架，用于构建由多个自主 AI 智能体组成的团队，让它们协作解决复杂任务。根据资料，适合在以下情况使用：构建具有专门角色的多智能体系统；需要智能体之间的自主协作；希望实现基于角色的任务委派（如研究员、写作者、分析师）；需要顺序或层级流程执行；构建带记忆和可观测性的生产工作流；以及希望比 LangChain/LangGraph 更简单的搭建方式。

主要能力

  • 独立运行：不依赖 LangChain，占用精简。
  • 基于角色：智能体拥有角色、目标和背景故事。
  • 双范式：Crews（自主协作）与 Flows（事件驱动）。
  • 50+ 工具：网页抓取、搜索、数据库、AI 服务等。
  • 记忆：短期、长期和实体记忆。
  • 生产就绪：追踪、企业级特性。

核心概念包括：

  • Agents（智能体）：自主工作者，可配置 role（角色）、goal（目标）、backstory（背景）、llm、tools、memory、verbose、allow_delegation、max_iter、max_rpm 等。
  • Tasks（任务）：工作单元，可配置 description、expected_output、agent、context、output_file、async_execution、human_input 等。
  • Crews（团队）：智能体团队，可配置 agents、tasks、process、verbose、memory、cache、max_rpm、share_crew 等，通过 kickoff 执行并传入 inputs，可访问 result.raw、result.tasks_output、result.token_usage。

流程类型：

  • Sequential（默认）：任务按顺序执行，前一个智能体完成任务后下一个才开始。
  • Hierarchical：自动创建一个管理者智能体来委派和协调任务，可指定 manager_llm。

工具：

  • 内置工具（50+）：安装 pip install 'crewai[tools]' 后可使用，如 SerperDevTool（网页搜索）、ScrapeWebsiteTool（网页抓取）、FileReadTool（读取文件）、PDFSearchTool（搜索 PDF）、WebsiteSearchTool（搜索网站）、CodeDocsSearchTool（搜索代码文档）、YoutubeVideoSearchTool（搜索 YouTube）等。
  • 自定义工具：继承 crewai.tools.BaseTool，定义 name、description 并实现 _run 方法。

Flows（事件驱动编排）：用于带条件逻辑的复杂工作流，使用 crewai.flow.flow 中的 Flow、listen、start、router，配合 Pydantic 定义状态模型。

记忆系统：通过 memory=True 启用，可自定义 embedder。记忆类型包括短期（ChromaDB）、长期（SQLite）、实体（ChromaDB）。

LLM 提供方：支持 OpenAI（默认）、Anthropic、本地 Ollama、Azure 等，通过 crewai.LLM 配置模型与 base_url。

使用方式

安装：

# 核心框架
pip install crewai

# 含 50+ 内置工具
pip install 'crewai[tools]'

使用 CLI 创建项目：

# 创建新的 crew 项目
crewai create crew my_project
cd my_project

# 安装依赖
crewai install

# 运行 crew
crewai run

纯代码方式：定义智能体（Agent）、任务（Task），再创建 Crew 并指定 process，最后调用 crew.kickoff(inputs={...}) 执行并打印结果。

也推荐使用 YAML 配置方式组织较大项目（资料指向 references/yaml-configuration-recommended.md）。

适用场景

  • 需要角色分工与任务委派的多智能体协作。
  • 顺序或层级流程的生产工作流。
  • 需要记忆与可观测性的团队式任务。
  • 带条件逻辑的复杂事件驱动工作流（Flows）。

限制与注意事项

  • 资料建议每个智能体工具数量控制在 3-5 个以内。
  • 应设置 max_iter 防止无限循环（默认 15），并设置 max_rpm 避免触发 API 限流。
  • 任务未使用上下文时需显式传入 context。
  • 记忆错误可通过环境变量 CREWAI_STORAGE_DIR 指定存储目录。
  • 与替代方案对比：LangChain 适合通用 LLM 应用与 RAG 管道；LangGraph 适合带循环的复杂有状态工作流；AutoGen 适合微软生态的多智能体对话；LlamaIndex 适合文档问答与知识检索。

资源

  • GitHub：https://github.com/crewAIInc/crewAI
  • 文档：https://docs.crewai.com
  • 工具：https://github.com/crewAIInc/crewAI-tools
  • 示例：https://github.com/crewAIInc/crewAI-examples
  • 版本：1.2.0+
  • 许可证：MIT

关于具体收费、价格与平台支持范围，资料暂未提供。