Foglio di Cheat Quadro Multi-Agent CrewAI
Panoramica
CrewAI è un rivoluzionario framework di orchestrazione multi-agente open source che trasforma come gli sviluppatori costruiscono e distribuiscono applicazioni alimentate da AI. Creato da João Moura, questo framework basato su Python consente a più agenti AI di lavorare insieme come unità coesa, assumendo ruoli specifici e responsabilità di condivisione per realizzare compiti complessi che sarebbero impegnati per un singolo agente a gestire da solo.
Ciò che distingue CrewAI è la sua capacità di orchestrare sistemi multi-agenti sofisticati in cui gli agenti possono delegare autonomamente i compiti l'uno all'altro, collaborare alla risoluzione dei problemi, e sfruttare strumenti e capacità speciali. Il framework fornisce sia semplicità di alto livello per uno sviluppo rapido e un controllo preciso a basso livello per scenari complessi, rendendolo ideale per creare agenti AI autonomi su misura per qualsiasi esigenza aziendale o tecnica.
CrewAI affronta il crescente bisogno di sistemi AI in grado di gestire le sfide multi-facciate abbattendole in componenti gestibili, assegnando agenti specializzati ad ogni componente, e coordinando i loro sforzi per ottenere risultati superiori rispetto agli approcci tradizionali single-agent.
Concetti core
Agenti
Gli agenti sono i blocchi fondamentali dei sistemi CrewAI. Ogni agente è progettato con ruoli specifici, obiettivi e capacità, funzionando come entità autonome che possono ragionare, pianificare ed eseguire attività all'interno del loro dominio di competenza.
Crews
Un equipaggio è una collezione di agenti che lavorano insieme verso un obiettivo comune. I Crews definiscono la struttura e il flusso di lavoro della collaborazione multi-agente, determinando come gli agenti interagiscono, delegano i compiti e condividono le informazioni.
Compiti
Le attività rappresentano obiettivi o attività specifiche che devono essere completate. Possono essere assegnati a singoli agenti o distribuiti in più agenti all'interno di un equipaggio, a seconda della complessità e dei requisiti.
Strumenti
Strumenti estendere le capacità degli agenti fornendo l'accesso a servizi esterni, API, database o funzioni specializzate. Gli agenti possono utilizzare strumenti per eseguire azioni al di là delle loro capacità di modello di lingua di base.
Installazione e configurazione
Installazione di base
Traduzione:
Impostazione dell'ambiente
Traduzione:
Struttura del progetto
Traduzione:
Configurazione dell'agente
Creazione agente di base
Traduzione:
Configurazione avanzata dell'agente
Traduzione:
Agente con LLM personalizzato
Traduzione:
Agente multimodale
Traduzione:
Definizione e gestione delle attività
Creazione di attività di base
Traduzione:
Configurazione delle attività avanzate
Traduzione:
Compito con Parsing di uscita personalizzato
Traduzione:
Esecuzione delle attività condizionali
Traduzione:
Crew Orchestration
Configurazione di base del Crew
Traduzione:
Configurazione Crew avanzata
Processo gerarchico
Traduzione:
Esecuzione delle attività parallele
Traduzione:
Integrazione degli strumenti
Strumenti integrati
Traduzione:
Sviluppo di utensili personalizzati
Traduzione:
Strumento di integrazione API
Traduzione:
Gestione della memoria e del contesto
Memoria a lungo termine
Traduzione:
Context Sharing
Traduzione:
Attuazione della memoria personalizzata
Traduzione:
Caratteristiche avanzate
Delegazione agente
Traduzione:
Ragione e pianificazione
Traduzione:
Callback e Monitoraggio
Traduzione:
Gestione degli errori e Resilienza
Recuperare la logica
Traduzione:
Recupero di errore
Traduzione:
Agenti Fallback
Traduzione:
Ottimizzazione delle prestazioni
Esecuzione parallela
Traduzione:
Gestione delle risorse
Traduzione:
Caching e Ottimizzazione
Traduzione:
Modelli di integrazione
Applicazione Web Flask
Traduzione:
Sfondo di cemento Compiti
Traduzione:
Integrazione del database
Traduzione:
Migliori Pratiche
Principi di progettazione dell'agente
- Risponsabilità personale Ogni agente dovrebbe avere un ruolo chiaro e concentrato
- Obiettivi cavi: Definire obiettivi specifici e misurabili per ogni agente
-
Rich Backstories # Fornire un contesto dettagliato per migliorare il comportamento dell'agente
- Appropriate Tools: Equip agenti con strumenti pertinenti ai loro ruoli
- ** Strategia della delegazione ** Utilizzare la delegazione con pensieri per evitare la complessità
Organizzazione delle attività
- Clear Descriptions: Scrivere descrizioni dettagliate, inequivocabili del compito
- Emissioni previste: Specificare esattamente quale formato di output è previsto
- ** Dipendenze del testo**: Definire chiaramente le dipendenze delle attività e la condivisione del contesto
- Error Handling: implementare meccanismi di gestione e ripristino robusti degli errori
- ** Monitoraggio delle prestazioni**: Monitorare l'esecuzione delle attività e le metriche delle prestazioni
Crew Orchestration
- ** Selezione della procedura**: Scegli il tipo di processo appropriato (sequenziale, gerarchico, parallelo)
- Memory Management Utilizzare la memoria strategicamente per la conservazione del contesto
- Risorsa Limiti: Impostare i limiti appropriati per il tempo di esecuzione e le iterazioni
- Monitoring: Attuazione di registrazione completa e monitoraggio
- Testing: Testare il comportamento dell'equipaggio con vari input
Ottimizzazione delle prestazioni
- Agent Specialization**: Creare agenti specializzati per domini specifici
- Ottimizzazione dello strumento: Utilizza strumenti efficienti e minimizza le chiamate API esterne
- Caching: Caching di implementazione per i dati di accesso frequente
- Parallel Execution: Leverage parallel processing if appropriate
- Resource Management: Monitorare e gestire le risorse computazionali
Risoluzione dei problemi
Questioni comuni
Agente non risponde
Traduzione:
Problemi di memoria
Problemi di integrazione degli strumenti
Traduzione:
Problemi di prestazione
Traduzione:
*Questa scheda completa CrewAI cheat fornisce tutto il necessario per costruire sofisticati sistemi AI multi-agenti. Dalla configurazione di base ai modelli di orchestrazione avanzata, utilizzare questi esempi e le migliori pratiche per creare potenti applicazioni AI che sfruttano il potere collaborativo di più agenti specializzati. *