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介绍

CrewAI 代理现在具备了编写和执行代码的强大能力，极大地增强了它们的问题解决能力。此功能对于需要计算或程序化解决方案的任务特别有用。

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启用代码执行

要为一个代理启用代码执行，请在创建代理时将 allow_code_execution 参数设置为 True。

这是一个例子

代码
from crewai import Agent

coding_agent = Agent(
    role="Senior Python Developer",
    goal="Craft well-designed and thought-out code",
    backstory="You are a senior Python developer with extensive experience in software architecture and best practices.",
    allow_code_execution=True
)

注意 allow_code_execution 参数默认为 False。

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重要注意事项

  1. 模型选择：强烈建议在启用代码执行时使用功能更强的模型，如 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4。这些模型对编程概念有更好的理解，更有可能生成正确且高效的代码。

  2. 错误处理：代码执行功能包含错误处理。如果执行的代码引发异常，代理将接收到错误消息，并可以尝试更正代码或提供替代解决方案。max_retry_limit 参数默认为 2，控制任务的最大重试次数。

  3. 依赖项：要使用代码执行功能，您需要安装 crewai_tools 包。如果未安装，代理将记录一条信息消息：“编码工具不可用。请安装 crewai_tools。”

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代码执行过程

当一个启用了代码执行的代理遇到需要编程的任务时

1

任务分析

代理分析任务并确定需要代码执行。

2

代码生成

它生成解决问题所需的 Python 代码。

3

代码执行

代码被发送到内部代码执行工具（CodeInterpreterTool）。

4

结果解释

代理解释结果并将其纳入其响应中，或用于进一步的问题解决。

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使用示例

这是一个创建具有代码执行能力的代理并在任务中使用它的详细示例

代码
from crewai import Agent, Task, Crew

# Create an agent with code execution enabled
coding_agent = Agent(
    role="Python Data Analyst",
    goal="Analyze data and provide insights using Python",
    backstory="You are an experienced data analyst with strong Python skills.",
    allow_code_execution=True
)

# Create a task that requires code execution
data_analysis_task = Task(
    description="Analyze the given dataset and calculate the average age of participants.",
    agent=coding_agent
)

# Create a crew and add the task
analysis_crew = Crew(
    agents=[coding_agent],
    tasks=[data_analysis_task]
)

# Execute the crew
result = analysis_crew.kickoff()

print(result)

在此示例中，coding_agent 可以编写和执行 Python 代码来执行数据分析任务。