🤖 crewAI: 用于编排角色扮演、自主 AI 代理的尖端框架。通过促进协作智能，CrewAI 使代理能够无缝地协同工作，处理复杂的任务。
AI 协作的力量不容忽视。 CrewAI 旨在使 AI 代理能够承担角色、共享目标并以一个有凝聚力的单元运作——就像一支配合默契的团队一样。无论您是在构建智能助手平台、自动化客户服务团队还是多代理研究团队，CrewAI 都能为复杂的多代理交互提供支柱。
要开始使用 CrewAI，请按照以下简单步骤操作：
pip install crewai如果您想安装“crewai”包及其可选功能（包括用于代理的其他工具），可以使用以下命令：pip install 'crewai[tools]'。此命令将安装基本软件包，并添加需要更多依赖项才能运行的额外组件。
pip install 'crewai[tools]'import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import SerperDevTool
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_API_KEY"
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "Your Key" # serper.dev API 密钥
# 您可以选择通过 Ollama 使用本地模型。有关更多信息，请参阅 https://aipmai.theforage.cn/how-to/LLM-Connections/。
# os.environ["OPENAI_API_BASE"] = 'http://localhost:11434/v1'
# os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] ='openhermes' # 根据可用模型进行调整
# os.environ["OPENAI_API_KEY"] ='sk-111111111111111111111111111111111111111111111111'
# 您可以传递一个可选的 llm 属性，指定您想使用的模型。
# 它可以是通过 Ollama / LM Studio 的本地模型，也可以是远程模型
# 模型，如 OpenAI、Mistral、Antrophic 或其他（https://aipmai.theforage.cn/how-to/LLM-Connections/）
#
# import os
# os.environ['OPENAI_MODEL_NAME'] = 'gpt-3.5-turbo'
#
# 或
#
# from langchain_openai import ChatOpenAI
search_tool = SerperDevTool()
# 定义您的代理，包括角色和目标
researcher = Agent(
role='高级研究分析师',
goal='发现人工智能和数据科学领域的尖端发展',
backstory="""您在一家领先的科技智库工作。
您的专长是识别新兴趋势。
您有剖析复杂数据并提出可操作见解的诀窍。""",
verbose=True,
allow_delegation=False,
# 您可以传递一个可选的 llm 属性，指定您想使用的模型。
# llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5", temperature=0.7),
tools=[search_tool]
)
writer = Agent(
role='科技内容策略师',
goal='撰写关于科技进步的引人入胜的内容',
backstory="""您是一位著名的内容策略师，以您富有洞察力和吸引力的文章而闻名。
您将复杂的 koncepty 转化为引人入胜的叙述。""",
verbose=True,
allow_delegation=True
)
# 为您的代理创建任务
task1 = Task(
description="""对 2024 年人工智能的最新进展进行全面分析。
确定关键趋势、突破性技术和潜在的行业影响。""",
expected_output="以要点形式完整分析报告",
agent=researcher
)
task2 = Task(
description="""利用所提供的见解，撰写一篇引人入胜的博客文章，
重点介绍最重要的人工智能进步。
您的文章应该信息丰富且通俗易懂，面向精通技术的受众。
让它听起来很酷，避免使用复杂的词语，这样听起来就不会像人工智能。""",
expected_output="至少包含 4 段的完整博客文章",
agent=writer
)
# 使用顺序流程实例化您的团队
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[task1, task2],
verbose=2, # 您可以将其设置为 1 或 2 以获得不同的日志记录级别
process = Process.sequential
)
# 让您的团队开始工作！
result = crew.kickoff()
print("######################")
print(result)除了顺序流程之外，您还可以使用分层流程，该流程会自动为定义的团队分配一名经理，以通过委派和验证结果来正确协调任务的计划和执行。在此处了解更多关于流程的信息。
- 基于角色的代理设计: 使用特定的角色、目标和工具自定义代理。
- 自主的代理间委派: 代理可以自主地委派任务并在彼此之间进行询问，从而提高解决问题的效率。
- 灵活的任务管理: 使用可自定义的工具定义任务，并动态地将它们分配给代理。
- 流程驱动: 目前仅支持“顺序”任务执行和“分层”流程，但正在开发更复杂的流程，如协商一致和自主流程。
- 将输出保存为文件: 将单个任务的输出保存为文件，以便您以后使用。
- 将输出解析为 Pydantic 或 Json: 如果您希望将单个任务的输出解析为 Pydantic 模型或 Json，可以这样做。
- 与开源模型配合使用: 使用 Open AI 或开源模型运行您的团队，请参阅 将 crewAI 连接到 LLM 页面，了解有关配置您的代理与模型（甚至是本地运行的模型）连接的详细信息！
您可以在 crewAI-examples 仓库 中测试 AI 团队在现实生活中的不同示例：
查看此示例的代码 或观看以下视频：
查看此示例的代码 或观看以下视频：
查看此示例的代码 或观看以下视频：
crewAI 支持通过各种连接选项使用各种 LLM。默认情况下，您的代理在查询模型时将使用 OpenAI API。但是，还有其他几种方法可以让您的代理连接到模型。例如，您可以将代理配置为通过 Ollama 工具使用本地模型。
有关配置代理与模型连接的详细信息，请参阅 将 crewAI 连接到 LLM 页面。
-
Autogen: 虽然 Autogen 在创建能够协同工作的对话代理方面做得很好，但它缺乏对流程的内生概念。在 Autogen 中，协调代理的交互需要额外的编程，随着任务规模的增长，这可能会变得复杂而繁琐。
-
ChatDev: ChatDev 将流程的概念引入了 AI 代理领域，但其实现相当僵化。ChatDev 中的自定义选项有限，并且不适合生产环境，这可能会阻碍现实世界应用程序的可扩展性和灵活性。
CrewAI 的优势: CrewAI 在构建时就考虑到了生产环境。它提供了 Autogen 对话代理的灵活性和 ChatDev 的结构化流程方法，但没有僵化性。CrewAI 的流程设计灵活且可适应，可以无缝地融入开发和生产工作流程。
CrewAI 是开源的，我们欢迎大家做出贡献。如果您希望做出贡献，请：
- 分叉存储库。
- 为您的功能创建一个新的分支。
- 添加您的功能或改进。
- 发送拉取请求。
- 我们感谢您的投入！
poetry lock
poetry installpoetry shellpre-commit installpoetry run pytestpoetry run mypypoetry buildpip install dist/*.tar.gzCrewAI 使用匿名遥测来收集使用数据，其主要目的是通过将我们的工作重点放在最常用的功能、集成和工具上来帮助我们改进库。
我们不会收集有关提示、任务描述、代理背景故事或目标、工具使用、API 调用、响应或代理正在处理的任何数据、任何密钥和环境变量的数据。
收集的数据包括：
- CrewAI 的版本
- 因此我们可以了解有多少用户在使用最新版本
- Python 的版本
- 因此我们可以决定更好地支持哪些版本
- 常规操作系统（例如 CPU 数量、macOS/Windows/Linux）
- 因此我们知道应该重点关注哪些操作系统，以及我们是否可以构建特定于操作系统的功能
- 团队中的代理和任务数量
- 因此我们可以确保我们在内部使用类似的用例进行测试，并向人们传授最佳实践
- 正在使用的团队流程
- 了解我们应该在哪里集中精力
- 代理是否正在使用内存或允许委派
- 了解我们是否改进了这些功能，或者甚至可以删除它们
- 任务是并行执行还是顺序执行
- 了解我们是否应该更多地关注并行执行
- 正在使用的语言模型
- 改进对最常用语言的支持
- 团队中代理的角色
- 了解高级用例，以便我们可以构建更好的工具、集成和相关示例
- 可用工具的名称
- 了解在公开可用的工具中，哪些工具使用最多，以便我们改进它们
用户可以通过在其团队上将 share_crew 属性设置为 True 来选择共享完整的遥测数据。
CrewAI 根据 MIT 许可证发布。