什么是CrewAI？
无刮擦AI代理和无刮擦抓取浏览器可以为CrewAI代理提供管理浏览器的能力，以观察和与当前公共网页进行交互。
简而言之
- CrewAI是一个基于角色的代理和事件驱动自动化的框架。 其主要抽象包括代理、任务、团队、过程和流程。
- 一个团队协调代理围绕分配的任务。 代理可以拥有目标、工具、知识、记忆和结构化输出。
- 一个流程协调应用状态和控制逻辑。 当分支、持久性、事件或确定性步骤必须明确时，流程是有用的。
- 多个代理增加了成本和协调风险。 仅在提高质量、所有权或并行执行时使用专业化。
- 生产系统需要在提示之外的控制。 权限、验证、预算、批准和审计日志应包含在代码和基础设施中。
CrewAI的定义
CrewAI是一个用于构建AI系统的框架，基于角色的代理、分配的任务、协作团队和事件驱动的流程。 官方CrewAI文档 将团队呈现为协作代理团队，将流程视为以明确事件和控制路径编排状态自动化的一种方式。
一个代理结合了角色、目标、模型、工具和可选的知识或记忆。一个任务定义了工作、预期输出和负责的代理。一个团队将代理和任务分组在一个过程下。一个流程协调步骤、状态、路由和外部事件。这些抽象让开发者可以在模型导向的协作和应用导向的编排之间进行选择。
CrewAI并不会因为几个代理讨论一个任务就使其正确。每个代理依赖于可能会失败的模型、数据、工具和指令。该框架在角色与真实边界相对应并且应用能够衡量协作是否优于更简单设计时最为有用。
代理、任务、团队和流程
CrewAI代理是配置好的工作者。他们的角色和目标塑造行为，而工具决定他们可以观察或改变什么。任务是具体的工作单位，可以请求结构化输出。一个团队选择一个过程，确定任务如何在代理之间移动。一个流程围绕团队、普通功能和状态转换包裹更广泛的应用逻辑。
- 代理。 一个具有指令、工具和可选上下文资源的模型支持的工作者。
- 任务。 一个具有预期结果和所有权的定义分配。
- 团队。 在一个过程下执行的一组代理和任务。
- 过程。 协调策略，如有序执行或管理委派。
- 流程。 一个事件驱动的工作流程，控制状态，路由执行，并可以调用团队。
- 保护桩。 验证或约束输入、输出或任务完成的检查。
团队与流程之间的区别是实际的。团队在基于角色的协作为核心时是有用的。流程在应用必须保证哪个步骤跟随、保持持久状态或将模型工作与确定性服务集成时是有用的。
CrewAI架构概览
| 层 | 责任 | 一般风险 |
|---|---|---|
| 模型 | 生成决策、消息和结构化输出。 | 不支持的声明或不一致的格式。 |
| 代理 | 应用角色、目标、工具、记忆和委托设置。 | 工具或指令过于宽泛。 |
| 任务 | 定义边界可交付物和预期输出。 | 成功标准模糊。 |
| 团队流程 | 协调任务和参与的代理。 | 额外的交接会增加延迟而没有质量提升。 |
| 流程 | 管理应用程序状态、事件和分支。 | 隐藏的副作用使得运行难以重现。 |
| 操作 | 处理日志、预算、权限和部署。 | 提示被误认为是安全控制。 |
干净的设计保持确定性的业务规则在流程中，并给代理提供有界的判断任务。这样的拆分使得运行更容易测试，因为同一状态转换可以用固定输入进行测试，即使模型输出有所不同。
CrewAI的适用领域
研究和审查
研究人员在最终综合之前收集证据，而审查者检查覆盖率和来源支持。
内容操作
不同的代理可以在每个阶段都有可衡量标准的情况下进行大纲、草稿、事实核查和执行风格政策。
业务引入
一个流程验证一项传入请求，将其路由到一个专业团队，并在外部行动之前要求批准。
数据工作流
代理选择经过批准的数据工具，而流程步骤规范、验证并存储生成的记录。
这些模式不要求每个参与者都是代理。一个确定性的验证器通常比“验证代理”更好。保留模型支持的角色用于不确定性、综合和工具选择，当普通代码无法清楚地表达决策时。
设计团队
从可交付成果开始，而不是虚构的职位名称。将工作分解为可以独立检查的输出。给每个代理仅提供其任务所需的上下文和工具。定义一个任务的输出如何成为另一个任务的输入，包括模式、引用和拒绝条件。
- 编写最终的接受标准和失败条件。
- 识别需要独特专业知识或可以独立运行的任务。
- 为每个角色分配狭窄的工具和数据访问。
- 选择一个反映真实依赖关系的过程，而不是为了对话而增加交流。
- 在任务之间尽可能使用结构化输出。
- 在外部写入、消息、购买或账户更改之前放置批准。
- 记录痕迹并将团队与单代理或确定性基线进行比较。
一个强大的团队减少上下文过载并改善审查。一个弱团队在不同角色名称下重复相同的提示。衡量争议解决、证据质量、延迟和模型成本以区别二者。
给CrewAI访问网络
CrewAI代理可以使用网络工具进行发现、获取当前事实或浏览器交互。该工具应描述狭窄的能力并返回可检查的输出。搜索工具寻找候选来源。抓取器检索内容。浏览器观察JavaScript呈现的状态，可以执行被允许的交互。
Scrapeless Agent Browser可以充当托管浏览器层。CrewAI仍然负责代理和任务的协调，而Scrapeless运行浏览器会话并返回观察结果。保持目标范围、凭据和批准门限在模型之外。存储来源URL和捕获的内容，以便后来的代理可以审查相同的证据。
CrewAI与单一代理的比较
单一代理通常更易于理解、更快且更便宜。它适合于只需要一个上下文和一组工具的任务。当任务需要不兼容的上下文、独立的权限、并行研究或明确的独立审查时，团队可能会提供帮助。
用相同的评估集比较设计。评分任务完成、事实支持、结构化输出有效性、墙时和模型总调用。如果一个团队只产生更长的轨迹，那么额外的角色就是负担。如果它填补来源缺口或让独立工作并行运行，额外的结构可能是合理的。
生产控制
Production CrewAI系统需要有界循环、模型和工具预算、参数验证、凭据隔离和确定性的停止条件。人类审查应为真实的运行时状态，而不是让模型等待的句子。流程是强制执行这些检查点的自然场所。微软的 代理框架文档 为工作流、内存、中间件、工具和人类参与提供了有用的比较。
评估应包括单个任务和组合系统。测试不良工具输出、缺失数据、冲突证据、格式不正确的结构响应、拒绝权限和取消运行。可观察性应保留哪个代理采取了行动、哪个任务处于活动状态、哪些工具参数被运行以及什么状态发生了变化。 NIST AI风险管理框架 有助于将这些观察连接到部署上下文和影响。
结论
CrewAI是一个组织基于角色的代理在团队中，并通过流程协调有状态应用逻辑的框架。当任务具有真正的专业化、依赖性或审查边界时，其抽象非常有用。保持权限和确定性规则在提示之外，与更简单的基线比较多代理性能，并使用流程使控制和批准可见。
根据可交付成果为每个任务命名，而不是按照角色。明确的输入、模式和完成标准使协作可度量，并使诊断失败的交接成为可能。
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CrewAI只用于多代理系统吗？
CrewAI以协作代理的团队而闻名，但流程也可以协调普通功能、单个代理和一个有状态应用程序内的团队。一个项目并不需要多个代理来使用该框架。
团队和流程有什么区别？
团队在协作过程中将代理和任务分组。流程管理更广泛的状态、事件、路由和确定性控制逻辑。流程可以在模型驱动的协作有用的地方调用团队。
增加更多代理会提高准确性吗？
不一定。更多的代理可以提供专业化或独立审查，但它们也会增加延迟、成本和协调错误。使用相同的测试集和接受标准比较团队与单代理基线。
CrewAI代理可以浏览网页吗？
是的，当应用程序提供合适的搜索、检索或浏览器工具时。该框架本身不会创建网页访问。工具权限、目标范围和批准要求应在模型指令之外得到执行。
在部署CrewAI之前应该测试什么？
测试任务输出、交接、结构模式、拒绝的权限、不良工具结果、缺失证据、循环限制、取消和人类批准。追踪应显示哪个代理和任务产生了每个后果行为或主张。