CrewAI多Agent协作框架实战

# CrewAI多Agent协作框架

## 什么是CrewAI？

CrewAI是一个多智能体协作框架，允许你创建多个具有不同角色和技能的AI Agent，它们可以分工合作完成复杂任务。就像一个虚拟团队，每个成员有自己的专长。

## 安装

```bash
pip install crewai crewai-tools
```

## 核心概念

### 1. Agent（智能体）

每个Agent有特定的角色、目标和背景故事。

### 2. Task（任务）

分配给Agent的具体工作。

### 3. Crew（团队）

将多个Agent组织在一起协作。

## 代码示例

```python
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import SerperDevTool

# 创建工具
search_tool = SerperDevTool()

# 创建研究员Agent
researcher = Agent(
    role="技术研究员",
    goal="研究AI编程领域的最新进展",
    backstory="你是一位经验丰富的技术研究员，擅长搜集和分析技术信息",
    tools=[search_tool],
    verbose=True
)

# 创建写作Agent
writer = Agent(
    role="技术写作者",
    goal="将研究结果转化为高质量的技术文章",
    backstory="你是一位专业的技术写作者，能够将复杂技术用简单的语言解释",
    verbose=True
)

# 创建任务
research_task = Task(
    description="研究AI编程工具的最新进展，包括Copilot、Cursor等",
    expected_output="包含3-5个主要发现的研究报告",
    agent=researcher
)

write_task = Task(
    description="基于研究结果撰写一篇技术博客",
    expected_output="一篇800字的技术文章",
    agent=writer,
    context=[research_task]  # 依赖研究任务
)

# 创建团队
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, write_task],
    process=Process.sequential  # 顺序执行
)

# 运行
result = crew.kickoff()
print(result)
```

## 进阶用法

### 并行执行

```python
crew = Crew(
    agents=[agent1, agent2, agent3],
    tasks=[task1, task2, task3],
    process=Process.parallel  # 并行执行
)
```

### 自定义工具

```python
from crewai_tools import BaseTool

class DatabaseTool(BaseTool):
    name: str = "数据库查询"
    description: str = "查询业务数据库"
    
    def _run(self, query: str) -> str:
        # 执行数据库查询
        return "query_result"
```

### Agent之间通信

Agent可以通过Task的context参数获取其他Agent的输出。

## 与其他框架对比

| 特性 | CrewAI | AutoGen | LangGraph |
|------|--------|---------|------------|
| 上手难度 | 低 | 中 | 高 |
| 灵活性 | 中 | 高 | 极高 |
| 多智能体 | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 工具生态 | 丰富 | 一般 | 依赖LangChain |

## 应用场景

- 内容创作流水线
- 数据分析团队
- 代码审查系统
- 研究助手

## 总结

CrewAI让构建多智能体系统变得简单。通过清晰的角色定义和任务分配，可以构建强大的AI工作流。
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