学习 CrewAI
本节提供全面的指南和教程，帮助您掌握 CrewAI，从基本概念到高级技术。无论您是刚入门还是希望优化现有实现，这些资源都将指导您完成构建强大 AI 代理工作流的各个方面。入门指南
核心概念
代理开发
定制代理
学习如何定制代理行为、角色和能力。
编码代理
构建能够自动编写、执行和调试代码的代理。
多模态代理
创建能够处理文本、图像和其他媒体类型的代理。
自定义管理器代理
为复杂的层次工作流实现自定义管理器代理。
高级功能
工作流控制
定制与集成
自定义大型语言模型
将自定义语言模型和提供商与 CrewAI 集成。
大型语言模型连接
配置和管理与各种大型语言模型提供商的连接。
创建自定义工具
构建自定义工具以扩展代理功能。
使用注释
使用 Python 注释获得更清晰、更易维护的代码。
专业应用
内容与媒体
工具管理
学习路径推荐
初学者
- 从顺序流程开始，了解基本的工作流执行
- 学习定制代理以创建有效的代理配置
- 探索创建自定义工具以扩展功能
- 尝试人机协同以实现交互式工作流
中级用户
- 掌握分层流程以应对复杂的多代理系统
- 实施条件任务以实现动态工作流
- 使用异步启动进行性能优化
- 集成自定义大型语言模型以实现专业模型
高级用户
- 构建多模态代理以进行复杂的媒体处理
- 创建自定义管理器代理以实现复杂的编排
- 实施引入您自己的代理以实现混合系统
- 使用重播任务以实现鲁棒的错误恢复
最佳实践
开发
- 从小处着手：从基本的顺序工作流开始，然后逐渐增加复杂性
- 增量测试：在集成到大型系统之前，测试每个组件
- 使用注释：利用 Python 注释获得更清晰、更易维护的代码
- 自定义工具：构建可在不同代理之间共享的可重用工具
生产
- 错误处理：实施鲁棒的错误处理和恢复机制
- 性能：使用异步执行并优化大型语言模型调用以获得更好的性能
- 监控：集成可观察性工具以跟踪代理性能
- 人工监督：在关键决策中包含人工检查点
优化
- 资源管理：监控和优化令牌使用和 API 成本
- 工作流设计：设计工作流以最小化不必要的大型语言模型调用
- 工具效率：创建高效工具，以最小的开销提供最大价值
- 迭代改进：使用反馈和指标不断提高代理性能
获取帮助
- 文档：每个指南都包含详细的示例和解释
- 社区：加入 CrewAI 论坛进行讨论和支持
- 示例：查看示例部分以获取完整的可运行实现
- 支持：联系 [email protected] 获取技术支持