CrewAI - AWS Bimbingan Preskriptif
Fitur utama CrewAIKapan harus menggunakan CrewAIPendekatan implementasi untuk CrewAIContoh dunia nyata CrewAI

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

CrewAI

CrewAIadalah kerangka kerja sumber terbuka yang berfokus secara khusus pada orkestrasi multi-agen otonom, tersedia di. GitHub Ini memberikan pendekatan terstruktur untuk menciptakan tim agen otonom khusus yang berkolaborasi untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks tanpa campur tangan manusia. CrewAImenekankan koordinasi berbasis peran dan delegasi tugas.

Fitur utama CrewAI

CrewAImenyediakan fitur utama berikut:

  • Desain agen berbasis peran — Agen otonom didefinisikan dengan peran, tujuan, dan cerita belakang tertentu untuk memungkinkan keahlian khusus. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat Agen Efektif dalam CrewAI dokumentasi.

  • Delegasi tugas — Mekanisme bawaan untuk menetapkan tugas secara mandiri ke agen yang sesuai berdasarkan kemampuan mereka. Untuk informasi selengkapnya, lihat Tugas dalam CrewAI dokumentasi.

  • Kolaborasi agen — Kerangka kerja untuk komunikasi antar-agen otonom dan berbagi pengetahuan tanpa mediasi manusia. Untuk informasi selengkapnya, lihat Kolaborasi dalam CrewAI dokumentasi.

  • Manajemen proses — Alur kerja terstruktur untuk eksekusi tugas otonom sekuensial dan paralel. Untuk informasi selengkapnya, lihat Proses dalam CrewAI dokumentasi.

  • Pemilihan model foundation - Support untuk berbagai model foundation termasuk Anthropic Claude, Amazon Nova model (Premier, Pro, Lite, dan Micro) di Amazon Bedrock, dan lainnya untuk mengoptimalkan tugas penalaran otonom yang berbeda. Untuk informasi lebih lanjut, lihat LLMsdi CrewAI dokumentasi.

  • Integrasi API LLM - Integrasi fleksibel dengan beberapa antarmuka layanan LLM termasuk Amazon Bedrock,OpenAI, dan penerapan model lokal. Untuk informasi selengkapnya, lihat Contoh Konfigurasi Penyedia dalam CrewAI dokumentasi.

  • Dukungan multimodal — Kemampuan yang muncul untuk menangani teks, gambar, dan modalitas lainnya untuk interaksi agen otonom yang komprehensif. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menggunakan Agen Multimodal dalam CrewAI dokumentasi.

Kapan harus menggunakan CrewAI

CrewAIsangat cocok untuk skenario agen otonom termasuk:

  • Masalah kompleks yang mendapat manfaat dari keahlian khusus berbasis peran yang bekerja secara mandiri

  • Proyek yang membutuhkan kolaborasi eksplisit antara beberapa agen otonom

  • Gunakan kasus di mana dekomposisi masalah berbasis tim meningkatkan pemecahan masalah otonom

  • Skenario yang membutuhkan pemisahan kekhawatiran yang jelas antara peran agen otonom yang berbeda

Pendekatan implementasi untuk CrewAI

CrewAImenyediakan implementasi berbasis peran pendekatan tim agen AI untuk pemangku kepentingan bisnis, sebagaimana dirinci dalam Memulai dalam dokumentasi. CrewAI Kerangka kerja ini memungkinkan organisasi untuk:

  • Tentukan agen otonom khusus dengan peran, tujuan, dan bidang keahlian tertentu.

  • Tetapkan tugas kepada agen berdasarkan kemampuan khusus mereka.

  • Menetapkan dependensi yang jelas antara tugas untuk membuat alur kerja terstruktur.

  • Mengatur kolaborasi antara beberapa agen untuk memecahkan masalah yang kompleks.

Pendekatan berbasis peran ini mencerminkan struktur tim manusia, sehingga intuitif bagi para pemimpin bisnis untuk memahami dan menerapkan. Organizations dapat membuat tim otonom dengan bidang keahlian khusus yang berkolaborasi untuk mencapai tujuan bisnis, mirip dengan bagaimana tim manusia beroperasi. Namun, tim otonom dapat bekerja terus menerus tanpa campur tangan manusia.

Contoh dunia nyata CrewAI

AWS telah menerapkan sistem multi-agen otonom menggunakan CreWai yang terintegrasi dengan Amazon Bedrock, sebagaimana dirinci dalam studi kasus yang CrewAI diterbitkan. AWS dan CrewAI mengembangkan kerangka kerja yang aman dan netral vendor. Arsitektur “aliran dan kru” CrewAI sumber terbuka terintegrasi dengan mulus dengan model fondasi Amazon Bedrock, sistem memori, dan pagar pembatas kepatuhan.

Elemen kunci dari implementasi meliputi:

  • Cetak biru dan sumber terbuka — AWS dan CrewAI merilis desain referensi yang memetakan agen CrewAI ke model Amazon Bedrock dan alat observabilitas. Mereka juga merilis sistem contoh seperti kru audit AWS keamanan multi-agen, arus modernisasi kode, dan otomatisasi back‑office consumer packaged goods (CPG).

  • Integrasi tumpukan observabilitas — Solusi ini menyematkan pemantauan dengan Amazon CloudWatch, dan AgentOpsLangFuse, memungkinkan penelusuran dan debugging dari pembuktian konsep hingga produksi.

  • Demonstrated Return on Investment (ROI) — Pilot awal menunjukkan peningkatan besar — eksekusi 70 persen lebih cepat untuk proyek modernisasi kode besar dan sekitar 90 persen pengurangan waktu pemrosesan untuk aliran back-office CPG.