crewAI - 打造多 Agent 協作的任務指揮系統

攔截源頭

發現管道：Threads
攔截原因：最近在研究多 Agent 協作框架（像是 AutoGen、LangGraph、OpenDevin），想找一個更直覺的系統，讓多個 AI 角色分工合作。看到 crewAI 的標語「Building multi-agent teams with memory, roles, and workflows」，立刻決定攔截。

技術初探

官方定義：crewAI helps you build agentic teams that collaborate using shared memory, tools, and workflows. It provides abstractions for roles, tasks, and communication.
核心賣點：
- 多智慧體團隊（Crew）：每個 Agent 具備角色、能力、記憶。
- 任務與工作流（Tasks & Flows）：支援多階段任務、指揮鏈設計。
- 工具與整合（Tools）：內建 Google、Serper、Browser、Python、文件讀取等常用工具。
- 語意協作（Semantic Collaboration）：Agent 之間以自然語言互動，非硬性規則。
- 記憶系統（Memory）：支援對話歷史、上下文保存，甚至長期記憶。
適用場景：
- 建立「AI 團隊」來解決複雜任務（例如：內容生產、研究報告、自動化決策）。
- 需要多角色分工（PM、研究員、工程師、審稿人）的 AI 應用。
- 想快速驗證多智慧體概念，而不想自己寫溝通邏輯。

實戰使用

快速安裝

pip install crewai

Hello World：建立兩個協作 Agent

from crewai import Agent, Task, Crew
from langchain.chat_models import ChatOpenAI

# 初始化 LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 定義兩個角色
researcher = Agent(
    role="Researcher",
    goal="研究最新的 AI 工具與框架",
    backstory="你是一位專業技術研究員，擅長從多來源整理資訊。",
    llm=llm,
)

writer = Agent(
    role="Writer",
    goal="撰寫技術部落格文章",
    backstory="你是一名文字編輯，善於用簡潔語言說明技術內容。",
    llm=llm,
)

# 定義任務
task = Task(
    description="請合作撰寫一篇介紹 CrewAI 的技術文章。",
    agents=[researcher, writer],
)

# 組成團隊
crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[task])
result = crew.run()

print(result)

這樣就能建立一個最小化的多 Agent 團隊，由研究員與寫手分工完成同一個任務。

進階：加入工具與記憶

crewAI 支援讓 Agent 使用工具（Tools），例如網頁搜尋、文件讀取、Python 程式執行：

from crewai_tools import SerperDevTool, BrowserTool, FileReadTool

search_tool = SerperDevTool()
browser = BrowserTool()
file_reader = FileReadTool()

researcher = Agent(
    role="Researcher",
    goal="找出最新 AI 框架趨勢",
    backstory="你是一位技術研究員。",
    tools=[search_tool, browser],
)

writer = Agent(
    role="Writer",
    goal="撰寫摘要與分析",
    backstory="你是一名部落客。",
    tools=[file_reader],
)

Workflow（多階段任務範例）

crewAI 支援設計任務流程：

from crewai import Process

crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[task],
    process=Process.sequential,  # 也可設定為 concurrent 並行
)
crew.run()

可讓多 Agent 同時或依序執行，根據任務需求選擇流程策略。

記憶碼摘要

技術：crewAI
分類：多智慧體協作框架
難度：⭐⭐⭐☆☆（1-5 顆星）
實用度：⭐⭐⭐⭐⭐（1-5 顆星）
一句話：讓多個 AI Agent 能像團隊一樣分工合作完成任務。
適用情境：需要多角色 AI 協作（研究、撰文、測試、分析等）或自動化工作流。

結語

crewAI 的設計讓我想到「AI 團隊的 Slack」：每個成員（Agent）都有自己的角色、目標與背景，然後透過自然語言協作完成任務。它最大的價值是把多智慧體協作模組化，不再需要手動寫互動邏輯，直接描述角色與流程即可。

Keyboard shortcuts

Jason's Notes