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# CrewAI
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CrewAI是一个专门针对自主多代理编排的开源框架，可在上使用。[GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI)它提供了一种结构化的方法来创建由专业自主代理组成的团队，这些团队无需人工干预即可协作解决复杂的任务。 CrewAI强调基于角色的协调和任务分配。

## 的主要特点 CrewAI
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CrewAI提供以下主要功能：
+ **基于角色的代理设计** — 自主代理通过特定的角色、目标和背景故事进行定义，以实现专业知识。有关更多信息，请参阅CrewAI文档中的[制作有效代理](https://docs.crewai.com/en/guides/agents/crafting-effective-agents)。
+ **任务委**派 — 内置机制，用于根据相应代理的能力自动将任务分配给相应代理。有关更多信息，请参阅CrewAI文档中的[任务](https://docs.crewai.com/en/concepts/tasks)。
+ **代理协作** — 无需人工调解即可实现代理间自主通信和知识共享的框架。有关更多信息，请参阅CrewAI文档中的[协作](https://docs.crewai.com/en/concepts/collaboration)。
+ **流程管理** — 用于顺序和并行自主执行任务的结构化工作流程。有关更多信息，请参阅CrewAI文档中的[流程](https://docs.crewai.com/en/concepts/processes)。
+ **基础模型选择** — 支持各种基础模型，包括 Anthropic Claude、Amazon Bedrock 上的 Amazon Nova 模型（Premier、Pro、Lite 和 Micro）以及其他模型，以针对不同的自主推理任务进行优化。有关更多信息，请参阅 CrewAI文档中的 [LLMs](https://docs.crewai.com/en/concepts/llms)。
+ **LLM API 集成** — 灵活集成多个 LLM 服务接口，包括 Amazon Bedrock 和本地OpenAI模型部署。有关更多信息，请参阅CrewAI文档中的[提供程序配置示例](https://docs.crewai.com/en/concepts/llms#provider-configuration-examples)。
+ **多模态支持** — 用于处理文本、图像和其他模式的新功能，以实现全面的自主代理交互。有关更多信息，请参阅CrewAI文档中的[使用多式联运代理](https://docs.crewai.com/en/learn/multimodal-agents)。

## 何时使用 CrewAI
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CrewAI特别适合自主代理场景，包括：
+ 复杂的问题受益于专业的、基于角色的专业知识自主工作 
+ 需要在多个自主代理之间进行明确协作的项目 
+ 基于团队的问题分解可以提高自主解决问题的用例
+ 需要在不同的自主代理角色之间明确区分关注点的场景

## 的实施方法 CrewAI
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CrewAI为业务利益相关者提供了基于角色的 AI 代理团队实施方法，如CrewAI文档中的 “[入门](https://github.com/crewAIInc/crewAI?tab=readme-ov-file#getting-started)” 中所述。该框架使组织能够：
+ 定义具有特定角色、目标和专业领域的专业自治代理。
+ 根据代理的专业能力为其分配任务。
+ 在任务之间建立明确的依赖关系，以创建结构化的工作流程。
+ 协调多个代理之间的协作以解决复杂的问题。

这种基于角色的方法反映了人类团队的结构，使企业领导者可以直观地理解和实施。Organizations 可以创建具有专业知识领域的自主团队，通过协作实现业务目标，类似于人类团队的运作方式。但是，自主团队可以在没有人为干预的情况下持续工作。

## 的真实示例 CrewAI
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AWS 已使用与 Amazon Bedrock 集成的 Crewai 实现了自主多代理系统，详见[CrewAI已发布](https://www.crewai.com/case-studies/aws-powers-bedrock-agents-with-crewai)的案例研究。 AWS 并CrewAI开发了一个安全、供应商中立的框架。CrewAI开源 “flows-and-crews” 架构与 Amazon Bedrock 基础模型、内存系统和合规护栏无缝集成。

实施的关键要素包括：
+ **蓝图和开源**， AWS 并CrewAI[发布了将CrewAI代理映射到 Amazon Bedrock 模型和可观测性工具的参考设计](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-agentic-systems-with-crewai-and-amazon-bedrock/)。他们还发布了示例系统，例如多代理 AWS 安全审计团队、代码现代化流程和包装消费品 (CPG) 后台自动化。
+ **可观察性堆栈集成** — 该解决方案嵌入了 Amazon 的监控 CloudWatch AgentOpsLangFuse，并实现了从概念验证到生产的可追溯性和调试。
+ **已证明的投资回报率 (ROI)** — 早期试点显示出重大改进——大型代码现代化项目的执行速度提高了70％，CPG后台流程的处理时间缩短了约90％。