CrewAI 命令行创建新和调试项目指南

CrewAI 提供了简单的命令行工具，可以帮助用户快速创建一个 CrewAI 应用。　

整个过程非常丝滑。语法结构巨巨巨很简单：　

crewai[COMMAND][OPTIONS][ARGUMENTS]

创建一个全新的 CrewAI 应用，包含如下几个主要的步骤：　

1、创建 crew 项目指令

只需要将 Terminal 切换到 crew 环境和工作路径下，输入该指令即可。　

crewaicreatecrewknowledge_example

2、选择大模型供应商

系统显示让我们选择大模型供应商。这段时间我用惯了便宜又大碗的 DeepSeek，经过两轮选择后，惊喜的发现，CrewAI 支持 DeepSeek。　

结果，当我开开心心的选择17，这家伙告诉我，没有 API keys。哎，算了， .env 文件，姐姐自己创建吧。　

deepseek 大模型配置的.env文件格式参考如下，大家需要对应替换自己的 api-key。　

DEEPSEEK_API_KEY="替换成您的 api-key"
DEEPSEEK_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1

3、 自动项目文件

不过，CrewAI 的命令行创建 Crew 项目的效率是真高！　

很快的，就可以在工作文件路径下看到这样的一系列文件夹和文件。　

这个项目指令自动构建了一个项目需要的几个核心部分框架。包含：　

• 知识库 knowledge
• 配置文件 Config，包含智能体配置文件 agents.yaml，任务配置文件 tasks.yaml
• crew 主程序，Crew.py
• 运行程序 main.py
• 以及工具文件夹 tools
• 测试文件夹 tests（空的）

　

4、 运行项目

开始之间，老样子，我们用 Cursor 打开项目文件夹，点开 README.md，看一下出厂设置。　

开始是一些欢迎语句和安装方法，因为这一步咱肯定是完成的了，否则，也没办法通过命令行创建项目，这些就忽略。　

接下来是最实用的初始化指南，我把过程和用途备注到注释里了。　

### Customizing

**Add your `OPENAI_API_KEY` into the `.env` file**#创建.env文件，配置大模型 api-key

- Modify `src/knowledge_example/config/agents.yaml` to define your agents#定义代理
- Modify `src/knowledge_example/config/tasks.yaml` to define your tasks#定义任务
- Modify `src/knowledge_example/crew.py` to add your own logic, toolsandspecific args#添加代理工作逻辑、工具和特殊的参数
- Modify `src/knowledge_example/main.py` to add custom inputsforyour agentsandtasks
#定义和修改代理的input和output

然后就是运行了　

## Running the Project

To kickstart your crew of AI agentsandbegin task execution, run thisfromthe root folder of your project:

```bash
$ crewai run
```

This command initializes the knowledge_example Crew, assembling the agentsandassigning them tasksasdefinedinyour configuration.

This example, unmodified, will run the create a `report.md` filewiththe output of a research on LLMsinthe root folder.

　

但是，模板默认配置的 main.py 只定义了几个函数（run(), train(), replay(), test()），但没有实际调用这些函数。需要添加一个入口点来执行这些函数，修改 main.py，在文件的最尾端添加代码：　

if__name__ =="__main__":
 # 默认执行 run() 函数
 print("Starting the program...")
  run()
 print("rogram finished.")

好了，试着跑一下。系统提示报错。提醒 api_key 应用没有设置成功。　

这说明 deepseek llm 没有配置完成。在 main.py 函数里增加这段代码：　

fromlangchain_openaiimportChatOpenAI
fromdotenvimportload_dotenv
importos

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 初始化 LLM，使用 Deepseek API
llm = ChatOpenAI(
  api_key=os.getenv('DEEPSEEK_API_KEY'),
  base_url=os.getenv('DEEPSEEK_API_BASE'),
  model_name="deepseek/deepseek-chat",
  temperature=0.7,
)

好的，再执行一次。执行成功了。　

以上就是使用 CrewAI 命令行创建一个完整项目框架，然后，再进行 llm 配置，实现 MultiAgents项目能成功跑通的全部介绍了。