CrewAI

活跃
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简介

CrewAI 是一个用于编排角色扮演、自主协作 AI Agent 的多智能体框架，可让多个 Agent 像团队一样分工完成复杂任务。

核心特性

  • 角色扮演 Agent — 每个 Agent 拥有角色、目标、背景故事与独立工具集
  • 任务依赖编排 — 通过 Task 与 Process 描述任务依赖、并行执行与上下文交接
  • 自主协作循环 — 内置 delegation、hierarchical 与 consensual 三种协作流程
  • 工具生态 — 支持 100+ 预置工具，可一键接入 LangChain 工具、Composio 与 MCP Server
  • 内存与知识 — 提供短期 / 长期 / 实体记忆以及知识库检索能力
  • 训练与评估 — 提供 crewAI train 命令与评估工具，支持基于反馈持续优化

适用场景

💡 搭建市场调研、代码评审、内容生产等多 Agent 协作流水线
💡 把复杂业务拆解为多个子任务，让 Agent 自动分工并汇总结果
💡 在企业知识库上构建具备角色分工的研究助手团队
💡 与 LangChain、LlamaIndex 组合实现带工具的复杂 Agent 工作流
💡 通过训练机制基于反馈持续优化 Agent 的输出质量

标签

multi-agent agent-framework role-playing orchestration python

分类

🧠 多智能体 🤖 Agent 框架

快速开始

# 安装 SDK
pip install crewai crewai-tools

# 定义研究员与写作者两个 Agent
from crewai import Agent, Task, Crew
researcher = Agent(role='研究员', goal='收集 AI 行业最新动态',
                  backstory='资深行业分析师', tools=[search_tool])
writer = Agent(role='作家', goal='把研究结果写成短文',
               backstory='科技专栏作者')

# 描述任务
research_task = Task(description='调研 2026 年 Agent 框架趋势', agent=researcher)
write_task = Task(description='根据研究结果写一篇 500 字短文', agent=writer)

# 启动 Crew
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task])
result = crew.kickoff()
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