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概述

流程（Processes）负责协调智能体（agents）执行任务，类似于人类团队中的项目管理。这些流程确保任务按照预定义的策略被高效地分配和执行。

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流程的实现方式

  • 顺序（Sequential）：按顺序执行任务，确保任务按部就班地完成。
  • 层级（Hierarchical）：以管理层级结构组织任务，任务根据结构化的指挥链进行委派和执行。必须在 Crew 中指定一个管理者语言模型 (manager_llm) 或一个自定义的管理者智能体 (manager_agent)，才能启用层级流程，从而由管理者来创建和管理任务。
  • 共识流程（Consensual Process）（计划中）：旨在实现智能体之间就任务执行进行协作决策，这种流程类型为 CrewAI 内的任务管理引入了一种民主化的方法。它计划在未来开发，目前尚未在代码库中实现。

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流程在团队协作中的作用

流程使单个智能体能够作为一个有凝聚力的整体运作，简化他们的工作，以高效和连贯的方式实现共同目标。

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为 Crew 分配流程

要为一个 Crew 分配流程，请在创建 Crew 时指定流程类型以设置执行策略。对于层级流程，请确保为管理者智能体定义 manager_llm 或 manager_agent。 
from crewai import Crew, Process

# Example: Creating a crew with a sequential process
crew = Crew(
    agents=my_agents,
    tasks=my_tasks,
    process=Process.sequential
)

# Example: Creating a crew with a hierarchical process
# Ensure to provide a manager_llm or manager_agent
crew = Crew(
    agents=my_agents,
    tasks=my_tasks,
    process=Process.hierarchical,
    manager_llm="gpt-4o"
    # or
    # manager_agent=my_manager_agent
)
注意：在创建 Crew 对象之前，请确保 my_agents 和 my_tasks 已被定义。对于层级流程，还需要定义 manager_llm 或 manager_agent。

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顺序流程

此方法模仿动态的团队工作流，以深思熟虑和系统化的方式推进任务。任务执行遵循任务列表中预定义的顺序，前一个任务的输出将作为下一个任务的上下文。要自定义任务上下文，请使用 Task 类中的 context 参数来指定哪些输出应该用作后续任务的上下文。

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分层流程

CrewAI 模仿企业层级结构，允许指定一个自定义的管理者智能体，或自动创建一个，此时需要指定一个管理者语言模型 (manager_llm)。该智能体负责监督任务执行，包括规划、委派和验证。任务不会被预先分配；管理者会根据智能体的能力分配任务、审查输出并评估任务完成情况。

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Process 类：详细概述

Process 类是作为一个枚举 (Enum) 实现的，确保了类型安全，并将流程值限制为已定义的类型（sequential、hierarchical）。共识流程计划在未来加入，这突显了我们致力于持续发展和创新的承诺。

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结论

由 CrewAI 中的流程所促进的结构化协作，对于实现智能体之间的系统性团队合作至关重要。本文档已更新，以反映最新的功能、增强功能以及计划中的共识流程集成，确保用户能够获取到最新、最全面的信息。
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