CrewAI - AWS Guida prescrittiva
Caratteristiche principali di CrewAIQuando usare CrewAIApproccio di implementazione per CrewAIEsempio reale di CrewAI

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CrewAI

CrewAIè un framework open source incentrato specificamente sull'orchestrazione autonoma multiagente, disponibile su. GitHub Fornisce un approccio strutturato alla creazione di team di agenti autonomi specializzati che collaborano per risolvere compiti complessi senza l'intervento umano. CrewAIenfatizza il coordinamento basato sui ruoli e la delega dei compiti.

Caratteristiche principali di CrewAI

CrewAIoffre le seguenti funzionalità chiave:

  • Progettazione degli agenti basata sui ruoli: gli agenti autonomi sono definiti con ruoli, obiettivi e storie precedenti specifici per consentire competenze specializzate. Per ulteriori informazioni, consulta Crafting Effective Agents nella documentazione. CrewAI

  • Delega delle attività: meccanismi integrati per l'assegnazione autonoma delle attività agli agenti appropriati in base alle loro capacità. Per ulteriori informazioni, consulta Tasks nella CrewAI documentazione.

  • Collaborazione tra agenti: framework per la comunicazione autonoma tra agenti e la condivisione delle conoscenze senza la mediazione umana. Per ulteriori informazioni, consulta Collaborazione nella documentazione. CrewAI

  • Gestione dei processi: flussi di lavoro strutturati per l'esecuzione di attività autonome sequenziali e parallele. Per ulteriori informazioni, consulta Processi nella CrewAI documentazione.

  • Selezione del modello di base: supporto per vari modelli di base, tra cui Anthropic Claude, i modelli Amazon Nova (Premier, Pro, Lite e Micro) su Amazon Bedrock e altri per l'ottimizzazione per diverse attività di ragionamento autonomo. Per ulteriori informazioni, consulta LLMs nella documentazione CrewAI.

  • Integrazione dell'API LLM: integrazione flessibile con più interfacce di servizio LLM, tra cui Amazon BedrockOpenAI, e implementazioni di modelli locali. Per ulteriori informazioni, consulta gli esempi di configurazione del provider nella documentazione. CrewAI

  • Supporto multimodale: funzionalità emergenti per la gestione di testo, immagini e altre modalità per interazioni complete con agenti autonomi. Per ulteriori informazioni, consulta Using Multimodal Agents nella documentazione. CrewAI

Quando usare CrewAI

CrewAIè particolarmente adatto per scenari con agenti autonomi, tra cui:

  • Problemi complessi che traggono vantaggio da competenze specializzate e basate sui ruoli che operano in modo autonomo

  • Progetti che richiedono una collaborazione esplicita tra più agenti autonomi

  • Casi d'uso in cui la scomposizione dei problemi basata sul team migliora la risoluzione autonoma dei problemi

  • Scenari che richiedono una chiara separazione delle preoccupazioni tra i diversi ruoli degli agenti autonomi

Approccio di implementazione per CrewAI

CrewAIfornisce un'implementazione basata sui ruoli dell'approccio dei team di agenti di intelligenza artificiale agli stakeholder aziendali, come descritto in Getting Started nella CrewAI documentazione. Il framework consente alle organizzazioni di:

  • Definisci agenti autonomi specializzati con ruoli, obiettivi e aree di competenza specifici.

  • Assegna attività agli agenti in base alle loro capacità specializzate.

  • Stabilisci dipendenze chiare tra le attività per creare flussi di lavoro strutturati.

  • Orchestra la collaborazione tra più agenti per risolvere problemi complessi.

Questo approccio basato sui ruoli rispecchia le strutture dei team umani, il che lo rende intuitivo da comprendere e implementare per i leader aziendali. Le organizzazioni possono creare team autonomi con aree di competenza specializzate che collaborano per raggiungere gli obiettivi aziendali, in modo simile a come operano i team umani. Tuttavia, il team autonomo può lavorare ininterrottamente senza l'intervento umano.

Esempio reale di CrewAI

AWS ha implementato sistemi multiagente autonomi utilizzando CrewAI integrato con Amazon Bedrock, come dettagliato nel CrewAI case study pubblicato. AWS e CrewAI ha sviluppato un framework sicuro e indipendente dal fornitore. L'architettura CrewAI open source «flows‑and‑crews» si integra perfettamente con i modelli di base, i sistemi di memoria e le barriere di conformità di Amazon Bedrock.

Gli elementi chiave dell'implementazione includono:

  • Progetti e open source, oltre a progetti di riferimento CrewAI rilasciati che associano CrewAI gli agenti ai modelli AWS e agli strumenti di osservabilità di Amazon Bedrock. Hanno inoltre rilasciato sistemi esemplari come un team di controllo della AWS sicurezza composto da più agenti, flussi di modernizzazione del codice e automazione del back‑office per i beni di consumo confezionati (CPG).

  • Integrazione dello stack di osservabilità: la soluzione integra il monitoraggio con Amazon CloudWatch e consente la tracciabilità e LangFuse il debug dal proof of concept alla produzione. AgentOps

  • Dimostrato ritorno sull'investimento (ROI): i primi progetti pilota mostrano importanti miglioramenti: un'esecuzione più rapida del 70% per un grande progetto di modernizzazione del codice e una riduzione di circa il 90% dei tempi di elaborazione per un flusso di back‑office CPG.