CrewAI - AWS Conseils prescriptifs
Principales fonctionnalités de CrewAIQuand utiliser CrewAIApproche de mise en œuvre pour CrewAIExemple concret de CrewAI

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CrewAI

CrewAIest un framework open source spécifiquement axé sur l'orchestration multi-agents autonome, disponible sur. GitHub Il propose une approche structurée pour créer des équipes d'agents autonomes spécialisés qui collaborent pour résoudre des tâches complexes sans intervention humaine. CrewAImet l'accent sur la coordination basée sur les rôles et la délégation des tâches.

Principales fonctionnalités de CrewAI

CrewAIfournit les fonctionnalités clés suivantes :

  • Conception d'agents basée sur les rôles — Les agents autonomes sont définis avec des rôles, des objectifs et des histoires spécifiques afin de permettre une expertise spécialisée. Pour plus d'informations, consultez la section Création d'agents efficaces dans la CrewAI documentation.

  • Délégation de tâches : mécanismes intégrés permettant d'attribuer des tâches de manière autonome aux agents appropriés en fonction de leurs capacités. Pour plus d'informations, consultez la section Tâches de la CrewAI documentation.

  • Collaboration entre agents : cadre pour la communication autonome entre agents et le partage des connaissances sans médiation humaine. Pour plus d'informations, consultez la section Collaboration dans la CrewAI documentation.

  • Gestion des processus : flux de travail structurés pour l'exécution séquentielle et parallèle de tâches autonomes. Pour plus d'informations, consultez la section Processus dans la CrewAI documentation.

  • Sélection du modèle de base — Support de différents modèles de base, notamment les modèles Anthropic Claude, Amazon Nova (Premier, Pro, Lite et Micro) sur Amazon Bedrock, et d'autres pour optimiser les différentes tâches de raisonnement autonomes. Pour plus d'informations, consultez la section LLMsdans la documentation CrewAI.

  • Intégration de l'API LLM — Intégration flexible avec plusieurs interfaces de service LLM, notamment Amazon BedrockOpenAI, et les déploiements de modèles locaux. Pour plus d'informations, consultez les exemples de configuration des fournisseurs dans la CrewAI documentation.

  • Support multimodal — Capacités émergentes de gestion du texte, des images et d'autres modalités pour des interactions complètes avec les agents autonomes. Pour plus d'informations, consultez la section Utilisation d'agents multimodaux dans la CrewAI documentation.

Quand utiliser CrewAI

CrewAIest particulièrement bien adapté aux scénarios d'agents autonomes, notamment :

  • Problèmes complexes bénéficiant d'une expertise spécialisée basée sur les rôles travaillant de manière autonome

  • Projets nécessitant une collaboration explicite entre plusieurs agents autonomes

  • Cas d'utilisation où la décomposition des problèmes en équipe améliore la résolution autonome des problèmes

  • Scénarios nécessitant une séparation claire des préoccupations entre les différents rôles d'agent autonome

Approche de mise en œuvre pour CrewAI

CrewAIfournit une implémentation basée sur les rôles de l'approche des équipes d'agents IA pour les parties prenantes de l'entreprise, comme indiqué dans la section Getting Started de la CrewAI documentation. Le cadre permet aux organisations de :

  • Définissez des agents autonomes spécialisés dotés de rôles, d'objectifs et de domaines d'expertise spécifiques.

  • Attribuez des tâches aux agents en fonction de leurs capacités spécialisées.

  • Établissez des dépendances claires entre les tâches pour créer des flux de travail structurés.

  • Orchestrez la collaboration entre plusieurs agents pour résoudre des problèmes complexes.

Cette approche basée sur les rôles reflète les structures humaines des équipes, ce qui la rend intuitive à comprendre et à mettre en œuvre pour les chefs d'entreprise. Organisations peuvent créer des équipes autonomes dotées de domaines d'expertise spécialisés qui collaborent pour atteindre leurs objectifs commerciaux, de la même manière que les équipes humaines fonctionnent. Cependant, l'équipe autonome peut travailler en continu sans intervention humaine.

Exemple concret de CrewAI

AWS a mis en œuvre des systèmes multi-agents autonomes utilisant CrewAI intégré à Amazon Bedrock, comme indiqué dans l'CrewAIétude de cas publiée. AWS et CrewAI a développé un cadre sécurisé et indépendant du fournisseur. L'architecture CrewAI open source « flows-and‑crews » s'intègre parfaitement aux modèles de base, aux systèmes de mémoire et aux dispositifs de conformité d'Amazon Bedrock.

Les principaux éléments de la mise en œuvre sont les suivants :

  • Des plans et des sources ouvertes, AWS ainsi que des modèles de référence CrewAI publiés qui associent les CrewAI agents aux modèles et aux outils d'observabilité d'Amazon Bedrock. Ils ont également publié des systèmes exemplaires tels qu'une équipe d'audit de AWS sécurité multi-agents, des flux de modernisation du code et l'automatisation du back-office des biens de consommation (CPG).

  • Intégration de la pile d'observabilité : la solution intègre la surveillance avec Amazon CloudWatch et permet la traçabilité et le débogageLangFuse, de la validation du concept à la production. AgentOps

  • Retour sur investissement (ROI) démontré — Les premiers projets pilotes présentent des améliorations majeures : exécution 70 % plus rapide pour un projet de modernisation du code de grande envergure et réduction d'environ 90 % du temps de traitement pour un flux de backoffice CPG.