CrewAI - AWS 方案指引
的主要功能 CrewAI使用時機 CrewAI的實作方法 CrewAI的實際範例 CrewAI

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

CrewAI

CrewAI 是一種開放原始碼架構，專門專注於自動多代理程式協同運作，可在 GitHub 上取得。它提供結構化方法來建立專業自主代理程式團隊，以協作解決複雜的任務，而無需人工介入。 CrewAI強調以角色為基礎的協調和任務委派。

的主要功能 CrewAI

CrewAI 提供下列主要功能：

  • 以角色為基礎的代理程式設計 – 自治代理程式是以特定角色、目標和背景案例定義，以實現專業專業知識。如需詳細資訊，請參閱 CrewAI 文件中的建立有效的代理程式。

  • 任務委派 – 內建機制，可根據任務的功能自動將任務指派給適當的客服人員。如需詳細資訊，請參閱 CrewAI 文件中的任務。

  • 客服人員協作 – 用於自動客服人員間通訊和知識分享的架構，無需人工調解。如需詳細資訊，請參閱 CrewAI 文件中的協同合作。

  • 程序管理 – 用於循序和平行自主任務執行的結構化工作流程。如需詳細資訊，請參閱 CrewAI 文件中的處理程序。

  • 基礎模型選擇 – 支援 Amazon Bedrock 上的各種基礎模型，包括 Anthropic Claude、Amazon Nova 模型 (Premier、Pro、Lite 和 Micro)，以及針對不同的自動推理任務進行最佳化。如需詳細資訊，請參閱 CrewAI 文件中的 LLMs。

  • LLM API 整合 – 與多個 LLM 服務介面的彈性整合，包括 Amazon BedrockOpenAI、 和本機模型部署。如需詳細資訊，請參閱 CrewAI 文件中的提供者組態範例。

  • 多模態支援 – 用於處理文字、影像和其他模態的新興功能，以實現全面的自動代理程式互動。如需詳細資訊，請參閱 CrewAI 文件中的使用多模式代理程式。

使用時機 CrewAI

CrewAI 特別適合自動代理程式案例，包括：

  • 受益於專業、以角色為基礎的專業知識的複雜問題，可自主運作

  • 需要多個自主代理程式之間明確協同合作的專案

  • 以團隊為基礎的問題分解改善自動解決問題的使用案例

  • 需要在不同自動代理程式角色之間明確分離疑慮的情況

的實作方法 CrewAI

CrewAI 為業務利益相關者提供以角色為基礎的 AI 代理程式團隊方法實作，如 CrewAI 文件入門中所述。框架可讓組織：

  • 定義具有特定角色、目標和專業知識領域的特殊自動代理程式。

  • 根據客服人員的專門功能，將任務指派給客服人員。

  • 在任務之間建立明確的相依性，以建立結構化工作流程。

  • 協調多個客服人員之間的協同合作，以解決複雜的問題。

這種以角色為基礎的方法反映了人類團隊結構，讓業務領導者能夠直覺地了解和實作。組織可以建立具有專業知識領域的自主團隊，以協同合作實現業務目標，類似於人類團隊的運作方式。不過，自動化團隊可以在無需人工介入的情況下持續運作。

的實際範例 CrewAI

AWS 已使用與 Amazon Bedrock 整合的CrewAI 實作自動多代理程式系統，如CrewAI發佈的案例研究中所詳述。 AWS 並CrewAI開發了安全、廠商中立的架構。CrewAI 開放原始碼「流程和資源」架構與 Amazon Bedrock 基礎模型、記憶體系統和合規護欄無縫整合。

實作的關鍵元素包括：

  • 藍圖和開放原始碼 – AWS 以及CrewAI發佈的參考設計，可將CrewAI代理程式映射至 Amazon Bedrock 模型和可觀測性工具。他們還發佈了範例系統，例如多代理程式 AWS 安全稽核人員、程式碼現代化流程和消費者包裝商品 (CPG) 後台自動化。

  • 可觀測性堆疊整合 – 解決方案使用 Amazon CloudWatch、 AgentOps和 嵌入監控LangFuse，實現從概念驗證到生產的可追蹤性和偵錯。

  • 已證明投資報酬率 (ROI) – 早期試行方案展示了重大改進：大型程式碼現代化專案的執行速度快 70%，以及 CPG 後台流程的處理時間縮短約 90%。