CrewAI là gì?

CrewAI Được Định Nghĩa

CrewAI là một khuôn khổ để xây dựng các hệ thống AI từ những tác nhân dựa trên vai trò, các nhiệm vụ được phân công, các nhóm hợp tác và các quy trình dựa trên sự kiện. tài liệu chính thức của CrewAI trình bày các nhóm phi hành đoàn như những đội tác nhân hợp tác và các quy trình như một cách để chỉ huy tự động hóa có trạng thái với các sự kiện và lộ trình điều khiển rõ ràng.

Một tác nhân kết hợp một vai trò, mục tiêu, mô hình, công cụ và kiến thức hoặc trí nhớ tùy chọn. Một nhiệm vụ xác định công việc, kết quả mong đợi và tác nhân chịu trách nhiệm. Một đội nhóm các tác nhân và nhiệm vụ dưới một quy trình. Một luồng phối hợp các bước, trạng thái, định tuyến và sự kiện bên ngoài. Những trừu tượng này cho phép một nhà phát triển lựa chọn giữa sự hợp tác dẫn đầu bởi mô hình và sự dàn trải ứng dụng dẫn đầu.

CrewAI không làm cho một nhiệm vụ trở nên chính xác chỉ vì một vài đại lý thảo luận về nó. Mỗi đại lý dựa vào các mô hình, dữ liệu, công cụ và hướng dẫn có thể thất bại. Khung làm việc có giá trị nhất khi các vai trò tương ứng với các ranh giới thực và khi ứng dụng có thể đo lường xem sự hợp tác có vượt trội hơn một thiết kế đơn giản hơn hay không.

Đại lý, Nhiệm vụ, Đội nhóm và Quy trình

Các tác nhân CrewAI là những công nhân được cấu hình. Vai trò và mục tiêu của chúng hình thành hành vi, trong khi các công cụ xác định những gì chúng có thể quan sát hoặc thay đổi. Nhiệm vụ là những đơn vị công việc cụ thể và có thể yêu cầu đầu ra có cấu trúc. Một nhóm chọn một quy trình xác định cách các nhiệm vụ di chuyển giữa các tác nhân. Một luồng bao bọc logic ứng dụng rộng hơn xung quanh các nhóm, các hàm thông thường và các chuyển trạng thái.

• Ajent. Một công nhân có mô hình hỗ trợ với hướng dẫn, công cụ và tài nguyên ngữ cảnh tùy chọn.
• Xin vui lòng cung cấp văn bản bạn muốn dịch. Một nhiệm vụ được xác định với kết quả mong đợi và quyền sở hữu.
• Đội ngũ. Một nhóm đại lý và các nhiệm vụ được thực hiện dưới một quy trình.
• Quy trình. Chiến lược phối hợp, chẳng hạn như thực thi có thứ tự hoặc ủy quyền được quản lý.
• Dòng chảy. Một quy trình làm việc theo sự kiện điều khiển trạng thái, định tuyến thực thi và có thể gọi các đội.
• Lan can. Một kiểm tra xác thực hoặc hạn chế đầu vào, đầu ra hoặc hoàn thành nhiệm vụ.

Sự phân biệt giữa nhóm và luồng là thực tiễn. Một nhóm hữu ích khi sự hợp tác dựa trên vai trò là trung tâm. Một luồng hữu ích khi ứng dụng phải đảm bảo bước nào theo sau, duy trì trạng thái bền vững, hoặc tích hợp công việc mô hình với các dịch vụ xác định.

Kiến trúc CrewAI trong nháy mắt

Một thiết kế sạch sẽ giữ cho các quy tắc kinh doanh xác định trong dòng chảy và cung cấp cho các đại lý các nhiệm vụ phán đoán có giới hạn. Sự tách biệt đó giúp các lần chạy dễ dàng kiểm tra hơn vì các chuyển tiếp trạng thái giống nhau có thể được thực hiện với các đầu vào cố định ngay cả khi đầu ra mô hình thay đổi.

Nơi CrewAI phù hợp

Những mẫu này không yêu cầu mọi người tham gia đều phải là đại lý. Một trình xác thực xác định thường tốt hơn một “đại lý xác thực.” Dành các vai trò gắn liền với mô hình cho sự mơ hồ, tổng hợp và lựa chọn công cụ nơi mã thông thường không thể thể hiện quyết định một cách rõ ràng.

Thiết kế một nhóm

Bắt đầu với sản phẩm đầu ra, không phải là các tiêu đề công việc giả tưởng. Phân chia công việc thành các sản phẩm đầu ra có thể được kiểm tra độc lập. Cung cấp cho mỗi đại lý chỉ bối cảnh và công cụ cần thiết cho nhiệm vụ của nó. Xác định cách mà đầu ra của một nhiệm vụ trở thành đầu vào của một nhiệm vụ khác, bao gồm các sơ đồ, trích dẫn và điều kiện từ chối.

1. Viết các tiêu chí chấp nhận cuối cùng và các điều kiện thất bại.
2. Xác định các nhiệm vụ cần chuyên môn khác biệt hoặc có thể chạy độc lập.
3. Gán công cụ hẹp và quyền truy cập dữ liệu cho từng vai trò.
4. Chọn một quy trình phản ánh đúng sự phụ thuộc thay vì thêm cuộc trò chuyện vì mục đích riêng.
5. Sử dụng đầu ra có cấu trúc giữa các nhiệm vụ bất cứ khi nào có thể.
6. Đặt sự phê duyệt trước các ghi chép bên ngoài, tin nhắn, mua sắm hoặc thay đổi tài khoản.
7. Ghi lại các dấu vết và so sánh nhóm với một mức độ đơn đại lý hoặc định lượng.

Một nhóm mạnh mẽ giảm tải bối cảnh và cải thiện việc xem xét. Một nhóm yếu lặp lại cùng một nhắc nhở dưới những cái tên vai trò khác nhau. Đo lường sự giải quyết bất đồng, chất lượng chứng cứ, độ trễ và chi phí mô hình để phân biệt sự khác biệt.

Cung cấp quyền truy cập vào web cho CrewAI

Một đại lý CrewAI có thể sử dụng một công cụ web để phát hiện, sự thật hiện tại hoặc tương tác với trình duyệt. Công cụ nên mô tả một khả năng hẹp và trả về đầu ra có thể kiểm tra. Một công cụ tìm kiếm tìm các nguồn ứng cử viên. Một công cụ thu thập nội dung. Một trình duyệt quan sát trạng thái được hiển thị bằng JavaScript và có thể thực hiện các tương tác được phép.

Trình duyệt Đại lý Không chất thải có thể hoạt động như một lớp trình duyệt được quản lý. CrewAI vẫn chịu trách nhiệm cho việc phối hợp đại lý và nhiệm vụ, trong khi không chất thải chạy các phiên trình duyệt và trả lại các quan sát. Giữ phạm vi mục tiêu, thông tin xác thực và cổng phê duyệt bên ngoài mô hình. Lưu trữ các URL nguồn và nội dung đã thu thập để các đại lý sau có thể xem lại cùng một chứng cứ.

CrewAI so với một đại lý đơn lẻ

Một đại lý đơn lẻ thường dễ hiểu hơn, nhanh hơn và rẻ hơn. Nó phù hợp với các nhiệm vụ mà một bối cảnh và một bộ công cụ là đủ. Một nhóm có thể giúp khi các nhiệm vụ yêu cầu bối cảnh không tương thích, quyền riêng biệt, nghiên cứu song song hoặc một đánh giá độc lập cụ thể.

So sánh các thiết kế với cùng một bộ đánh giá. Chấm điểm hoàn thành nhiệm vụ, hỗ trợ thực tế, tính hợp lệ của đầu ra có cấu trúc, thời gian thực tế và tổng số cuộc gọi mô hình. Nếu một nhóm chỉ tạo ra các dấu vết dài hơn, các vai trò bổ sung là gánh nặng. Nếu nó phát hiện ra các khoảng trống trong nguồn hoặc cho phép công việc độc lập chạy song song, cấu trúc thêm có thể được biện minh.

Kiểm soát sản xuất

Các hệ thống CrewAI sản xuất cần có các vòng lặp có giới hạn, ngân sách mô hình và công cụ, xác thực đối số, cách ly thông tin xác thực và các điều kiện dừng xác định. Việc xem xét của con người nên là một trạng thái thực tế thực thi, không phải một câu hỏi yêu cầu mô hình chờ đợi. Các dòng chảy là nơi tự nhiên để thực thi những điểm kiểm tra đó. Microsoft’s tài liệu khung đại lý cung cấp một so sánh hữu ích cho các quy trình làm việc, bộ nhớ, phần mềm trung gian, công cụ và sự tham gia của con người.

Đánh giá nên bao gồm các nhiệm vụ cá nhân và hệ thống lắp ghép. Kiểm tra đầu ra công cụ xấu, dữ liệu thiếu, bằng chứng mâu thuẫn, phản hồi có cấu trúc không chính xác, quyền bị từ chối và các lần chạy bị hủy. Khả năng quan sát nên giữ lại ai đã hành động, nhiệm vụ nào đang hoạt động, các đối số công cụ nào đã chạy và trạng thái nào đã thay đổi. Khung Quản lý Rủi ro AI NIST giúp kết nối những quan sát đó với bối cảnh triển khai và tác động.

Kết luận

CrewAI là một khung tổ chức các đại lý dựa trên vai trò trong các nhóm và phối hợp logic ứng dụng có trạng thái thông qua các dòng chảy. Các trừu tượng của nó rất hữu ích khi các nhiệm vụ có sự chuyên môn hóa, sự phụ thuộc hoặc ranh giới xem xét thực tế. Giữ quyền và các quy tắc xác định bên ngoài các nhắc nhở, so sánh hiệu suất đa đại lý với một cơ sở đơn giản hơn, và sử dụng dòng chảy để làm cho việc kiểm soát và phê duyệt trở nên rõ ràng.

Đặt tên cho từng nhiệm vụ theo sản phẩm bàn giao, không phải theo vai trò kịch. Các đầu vào rõ ràng, sơ đồ và tiêu chí hoàn thành làm cho sự hợp tác có thể đo lường và giúp chẩn đoán một sự chuyển giao không thành công.

Tài liệu tham khảo

• Tài liệu bắt đầu của Trình duyệt Scraping không scrapeless
• Tổng quan sản phẩm Trình duyệt Scraping không scrapeless
• Hướng dẫn không scrapeless về các trường hợp sử dụng đại lý AI trong sản xuất
• Các dự án mã nguồn mở không scrapeless trên GitHub