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CrewAI:让AI智能体化身专业团队,自主协作完成复杂任务!项目抑或20.8k star

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 2 小时前 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding: 0.5em 1em;color: rgb(63, 63, 63);text-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 2px 2px 4px;">CrewAI: 一个强大的自主AI智能体编排框架

在AI快速发展的今天,如何让多个AI智能体协同工作,高效完成复杂任务成为一个重要课题。CrewAI作为一个新兴的Python框架,完美解决了这个问题 - 它能让多个AI智能体像一个团队一样协同工作,互相配合完成任务。本文将详细介绍CrewAI的核心特性和使用方法。

连吴恩达都把作者请过去做了几期讲Agent的课程,用于演示的就是CrewAI!

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding: 0.3em 1em;color: rgb(255, 255, 255);background: rgb(15, 76, 129);border-radius: 8px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 0px 4px 6px;">CrewAI是什么?

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">CrewAI是一个开源的Python框架,用于编排和管理多个自主AI智能体。它的主要特点是:

    ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(63, 63, 63);" class="list-paddingleft-1">
  1. 1. ? 基于角色的智能体 - 每个智能体可以扮演不同角色,更好地理解和处理任务

  2. 2. ? 自主决策能力 - 智能体可以基于上下文和可用工具自主做出决策

  3. 3. ? 无缝协作 - 智能体之间可以自然地交流和协作

  4. 4. ? 处理复杂任务 - 适合处理多步骤工作流、决策制定等复杂场景

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding: 0.3em 1em;color: rgb(255, 255, 255);background: rgb(15, 76, 129);border-radius: 8px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 0px 4px 6px;">核心概念

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">1. Crew(智能体团队)

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">Crew是CrewAI中最核心的概念,代表一组协同工作的智能体团队。主要属性包括:

    ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(63, 63, 63);" class="list-paddingleft-1">
  • • tasks: 分配给团队的任务列表

  • • agents: 团队中的智能体列表

  • • process: 任务执行流程(sequential/hierarchical)

  • • verbose: 日志输出级别

  • • manager_llm: 管理者智能体使用的语言模型

  • • memory: 用于存储执行记忆

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;padding-left: 12px;color: rgb(63, 63, 63);">2. Agent(智能体)

ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">Agent代表单个AI智能体,可以执行特定角色的任务。重要属性:

  • • role: 智能体的角色

  • • goal: 智能体的目标

  • • backstory: 智能体的背景故事

  • • tools: 智能体可以使用的工具

  • • llm: 使用的语言模型

3. Task(任务)

Task定义了需要完成的具体工作。包含:

  • • description: 任务描述

  • • agent: 执行任务的智能体

  • • context: 任务相关的上下文信息

  • • expected_output: 期望输出的描述

快速上手示例

让我们通过一个简单的示例来看看如何使用CrewAI。假设我们要创建一个由研究员和作家组成的团队,来完成文章写作任务。

  1. 1. 首先安装CrewAI:

pipinstallcrewai
  1. 1. 创建智能体:

fromcrewaiimportAgent,Task,Crew
fromlangchain_openaiimportChatOpenAI

#创建研究员
researcher=Agent(
role='研究员',
goal='深入研究主题,提供准确和有见地的信息',
backstory="""你是一位经验丰富的研究员,擅长收集和分析信息。
你总是确保信息的准确性和全面性。""",
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4"),
verbose=True
)

#创建作家
writer=Agent(
role='专业作家',
goal='创作引人入胜的高质量文章',
backstory="""你是一位才华横溢的作家,擅长将复杂的主题转化为
引人入胜的内容。你的文章既专业又通俗易懂。""",
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4"),
verbose=True
)
  1. 1. 创建任务:

#研究任务
research_task=Task(
description="""研究人工智能的最新发展趋势,重点关注:
1.大语言模型的进展
2.AI在各行业的应用
3.未来发展方向""",
agent=researcher,
context="需要最新和可靠的信息来源",
expected_output="一份详细的研究报告,包含关键发现和数据支持"
)

#写作任务
writing_task=Task(
description="""基于研究报告,创作一篇引人入胜的文章,需要:
1.清晰的结构
2.生动的案例
3.专业但易懂的语言""",
agent=writer,
context="使用研究任务的输出作为写作素材",
expected_output="一篇高质量的技术文章"
)
  1. 1. 创建和启动Crew:

#创建Crew
crew=Crew(
agents=[researcher,writer],
tasks=[research_task,writing_task],
verbose=True
)

#启动任务
result=crew.kickoff()

print(result)

高级特性

1. 分层处理

CrewAI支持分层任务处理,通过manager_llm可以设置一个管理者智能体来协调其他智能体的工作:

crew=Crew(
agents=[researcher,writer],
tasks=[research_task,writing_task],
process="hierarchical",
manager_llm=ChatOpenAI(model="gpt-4")
)

2. 记忆管理

通过配置memory参数,智能体可以保持对之前交互的记忆:

crew=Crew(
agents=[researcher,writer],
tasks=[research_task,writing_task],
memory=True
)

3. 自定义工具

CrewAI允许为智能体创建自定义工具:

fromcrewai_toolsimportBaseTool

classWebSearchTool(BaseTool):
name="网页搜索"
description="搜索互联网获取信息"

def_run(self,query:str)->str:
#实现搜索逻辑
return"搜索结果"

性能监控

CrewAI提供了完整的执行监控能力:

deftask_callback(task_output):
print(f"任务完成:{task_output}")

crew=Crew(
agents=[researcher,writer],
tasks=[research_task,writing_task],
task_callback=task_callback
)

最佳实践

  1. 1. 角色定义

  • • 为每个智能体设置清晰的角色和目标

  • • 提供详细的背景故事来指导行为

  1. 1. 任务设计

  • • 任务描述要具体且清晰

  • • 提供充分的上下文信息

  • • 明确期望的输出格式

  1. 1. 工具使用

  • • 为智能体配置合适的工具集

  • • 确保工具的可靠性和性能

  1. 1. 错误处理

  • • 实现适当的重试机制

  • • 添加必要的日志记录

  • • 做好异常处理

总结

CrewAI是一个强大而灵活的框架,它让我们能够轻松地构建和管理AI智能体团队。通过合理的配置和使用,它可以帮助我们:

  • • 自动化复杂的工作流程

  • • 提高任务处理的效率和质量

  • • 实现智能体之间的无缝协作

如果你正在开发需要多个AI智能体协同工作的项目,CrewAI绝对值得一试!

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