跟着我的步骤，轻松打造出 AI 智能体 - 链载Ai

前言

crewAI 是一个开源框架，可以编排角色扮演的 AI 智能体，通过促进协作使这些 AI 智能体无缝衔接，处理复杂问题。

本文采用的 crewAI 版本为 v0.22.5，废话不多说，直接盘它。

安装

pipinstallcrewai

如果原来已经安装过，可以使用如下命令进行更新：

pipinstall--upgradecrewai

创建项目

v0.22.5 版本已经支持使用命令 crewai create 项目名称 创建项目。

例如，我们的本地工作目录为 PythonProjects，要创建的项目为 crewai_labs，就可以这样进行安装：

cdPythonProjects

crewaicreatecrewai_labs

执行成功，结果如下所示：

Creatingfoldercrewai_labs...
-Createdcrewai_labs/.gitignore
-Createdcrewai_labs/pyproject.toml
-Createdcrewai_labs/README.md
-Createdcrewai_labs/src/crewai_labs/__init__.py
-Createdcrewai_labs/src/crewai_labs/main.py
-Createdcrewai_labs/src/crewai_labs/crew.py
-Createdcrewai_labs/src/crewai_labs/tools/custom_tool.py
-Createdcrewai_labs/src/crewai_labs/tools/__init__.py
-Createdcrewai_labs/src/crewai_labs/config/agents.yaml
-Createdcrewai_labs/src/crewai_labs/config/tasks.yaml
Crewcrewai_labscreatedsuccessfully!

安装项目依赖

根据生成文件 crewai_labs/README.md 中说明安装即可。

确保系统上安装了 Python 版本在 3.10 到 3.13 之间；
项目使用 Poetry 进行依赖管理；
```
pipinstallpoetry
```
poetry.lock 文件
```
cdcrewai_labs

poetrylock
```
安装依赖
```
cdcrewai_labs

poetryinstall
```

新增 .env 文件

//框架默认使用的是GPT-4，后面会讲解如何自定义配置LLM

OPENAI_API_KEY=xxx

项目运行

cdcrewai_labs

poetryruncrewai_labs

输出信息：

//信息太多，我就不贴了，如果出现了错误，能一眼就能看出发生了错误。

官方示例在未修改的情况下，运行完毕后会在项目根目录创建一个名为 report.md 的文件，内容是关于大型语言模型（LLMs）研究的输出结果。

我本地运行成功后生成的 report.md 内容如下：

#AILargeLanguageModels(LLMs):AComprehensiveReport

##Introduction
AILLMsaremachinelearningmodelsthatuselargevolumesofdatatounderstandandgeneratehumanlanguage.Theyareincreasinglybeingusedacrossawiderangeofindustries,transforminghowwetranslatelanguages,createcontent,analyzedata,andmore.Recentdevelopments,likeOpenAI'sGPT-3,haveresultedinmodelscapableofgeneratingcontextuallyrelevanttextsandperformingtaskssuchastranslatinglanguages,writingessays,answeringtriviaquestions,andevenwritingpoetry.

##SpecificUseCases
AILLMsarebeingdeployedacrossvarioussectors,eachwithuniqueapplications.Inhealthcare,theyareusedforpredictingpatientoutcomes,diagnosingdiseases,andpersonalizingtreatmentplans.Financeseesitsutilizationforfrauddetection,creditscoring,andalgorithmictrading.Meanwhile,theretailsectorleveragesAILLMsfordemandforecasting,customersegmentation,andpersonalizedmarketing.Notably,intheautomotiveindustry,theyareintegraltothedevelopmentofautonomousvehicles.

##EthicalConcerns
Despitetheadvantages,AILLMspresentarangeofethicalchallengesandbiasconcerns.AIsystemsmayperpetuateexistingbiasesiftrainedonbiaseddata,leadingtounfairoutcomesinapplicationslikehiringorlending.Privacyconcernsalsoexist,asAIsystemsoftenrequireaccesstolargeamountsofdata,potentiallyincludingsensitivepersonalinformation.Accountabilityissuesariseaswell,asitcanbechallengingtodetermineresponsibilitywhenanAIsystemcausesharm.

##FutureTrends
ThefutureofAILLMstechnologyispromising.CurrenttrendspointtowardsmoretransparentAIsystemsthatcanexplaintheirdecisions,aconceptknownasexplainableAI.Thereisalsoagrowinginterestinfederallylearning,allowingAImodelstolearnfromdecentralizeddatasourceswhilepreservingprivacy.ResearchisalsounderwaytoimprovetheefficiencyofAImodels,enablingthemtoprovidemoreaccuratepredictionswithlessdataandcomputationalresources.

##MarketAnalysis
TheAILLMsmarketiscompetitive,withkeyplayerslikeIBM,Google,Amazon,andMicrosoftattheforefront.ThesecompaniescompetebasedontheaccuracyoftheirAImodels,diversityofapplications,anduser-friendlyinterfaces.Partnershipsarealsoacommonstrategytoenhanceofferings,suchasIBM'scollaborationwithAppletodevelophealthcareapplications.

##NotableAchievements
TherehavebeenmanygroundbreakingachievementsinAILLMs.Google'sAImodel,AlphaGo,defeatedtheworldchampioninthegameofGo,signifyingasignificantmilestoneinAIdevelopment.OpenAI'sGPT-3hasshowcasedimpressivecapabilitiesinnaturallanguageunderstandingandgeneration.Inthemedicalfield,severalmodelshavedemonstratedperformanceonparwithorsuperiortohumanexpertsformedicaldiagnoses.

核心文件

src/crewai_labs/config/agents.yaml，在这里定义 Agents。
src/crewai_labs/config/tasks.yaml，在这里定义 Tasks。
src/crewai_labs/crew.py，在这里定义自己的逻辑、工具和参配。
src/crewai_labs/main.py，在这里定义自己的输入信息。

每个文件的内容，都比较简单，大家可以看一下 ~

主要做了一件什么事？输入一个{主题}（框架中默认主题为：AI LLMs），然后输出一份报告。

框架定义了两个 Agent：

研究人员

角色：{主题} 高级数据研究员
目标：揭示{主题}领域的前沿发展
背景：您是一位经验丰富的研究员，擅长发掘{主题}领域的最新进展。您以能够找到最相关的信息并以清晰、简洁的方式呈现而闻名。
任务：对{主题}进行全面研究确保在2024年当前的情况下，找到任何有趣且相关的信息。
预期输出：一个包含关于{主题}最相关信息的10个要点的列表。

报告分析师

角色：{主题} 报告分析师
目标：根据{主题}数据分析和研究发现创建详细报告
背景：您是一位注重细节的分析师，对细节有敏锐的洞察力。您以将复杂数据转化为清晰、简洁的报告而闻名，使他人能够轻松理解和根据您提供的信息采取行动。
任务：审查你所获得的背景信息，并将每个主题扩展成一个报告的完整部分。确保报告详细且包含所有相关信息。
预期输出：一份完整的报告，包含主要主题，每个主题都有一个完整的信息部分。以markdown格式呈现，不使用 '```' 符号。

这的核心是提示词！在 .yaml 文件中，按照规范定义提示词即可。

小结

看到这，估计大家都有了自己的想法，知道 crewAI 框架到底是干什么的了。它可以使 AI 代理能够承担角色，可以共享目标，就像一个精密运作的团队一样，共同为一个目标而努力。

个人认为，多智能体协作平台做出的东西可以颠覆目前很多的单智能体应用，好好进行任务编排，大有可为。