引言
在 AI 技术快速迭代的今天，如何让多个智能体高效协作已成为行业痛点。
CrewAI 作为新一代自主 AI 编排框架，通过创新的角色分工机制和流程设计，正在重新定义多智能体协作的可能性。
github：github.com/crewAIInc/c…
官方文档：docs.crewai.com/introductio…
本序列的文章，将跟大家一起来学习和理解CrewAI框架的核心特性和使用方法。
这一篇，关于CrewAI的介绍、安装和快速测试。
一、CrewAI是什么？
CrewAI 是一个前沿的自主 AI 智能体协作编排框架，专为设计和协调多个 AI 智能体（Agents）的协作工作流而构建。它通过角色化分工、任务编排和流程控制，让多个 AI 智能体像专业团队一样协同完成复杂任务。这就好比组建一支理想的人类团队，团队里每个成员（智能体）都凭借独特的技能和专业知识，紧密配合达成目标。
上图是CrewAI Framework的概览图。
二、关键组件和工作原理
如上图所示，关键组件包括：Crew、AI Agents、Process和Tasks。
- Crew（团队管理层） ：作为顶级组织，承担着管理 AI 智能体团队的责任。它要监督整个工作流程，确保团队成员之间有效协作，最终交付工作成果。例如在一个内容创作项目中，Crew 负责分配不同智能体的工作，把控创作进度，保证整个创作流程顺利推进，产出符合要求的内容。
- AI Agents（智能体成员） ：是团队中的专业成员，各自有着特定角色，像研究员、作家等。它们能够使用指定的工具，并且在工作过程中可以自主决策，还能将任务委派给其他智能体。比如在研发新产品时，负责市场调研的智能体（研究员角色），利用数据分析工具收集和分析市场信息，自主判断哪些信息对产品研发更重要，还能把一些数据收集的子任务委派给其他智能体。
- Process（工作流管理系统） ：是一个工作流管理系统，它定义了智能体之间的协作模式，控制任务如何分配，管理它们之间的交互过程，以此确保整个工作高效执行。在电商订单处理流程中，Process 会规定负责库存查询、订单生成、物流安排等不同智能体之间的协作顺序和交互方式，让订单处理快速且准确。
- Tasks（具体任务） ：是个体任务，每个任务都有清晰的目标，会使用特定工具，并且是更大工作流程的一部分，最终要产生可行的结果。以制作一份市场报告为例，收集数据、分析数据、撰写报告章节等都是一个个具体的任务，每个任务都有明确目标，如收集数据任务要明确收集哪些数据、用什么工具收集，完成这些任务最终形成完整的市场报告。
三、协同运作方式
在 CrewAI 的工作过程中，Crew 负责组织整体的运作，为整个团队设定方向和规划；AI Agents 专注于执行自己的专业任务；Process 保障各个环节协作顺畅，避免出现混乱和错误；通过完成一个个 Tasks，逐步实现最终的目标。
四、关键特性
- 自主运作：智能体可以依据自身所承担的角色和可使用的工具，做出明智的决策，无需过多外部干预，能够灵活应对工作中的各种情况。
- 自然交互：智能体之间的沟通和协作方式类似人类团队成员，这种自然的交互模式使得团队协作更加流畅高效。
- 可扩展设计：便于添加新的工具、角色和能力，以适应不断变化的需求和业务场景，让框架的功能和应用范围不断拓展。
- 适用于实际生产：专为现实世界应用的可靠性和可扩展性而打造，能够在实际的生产环境中稳定运行，处理大量复杂任务。
五、安装和测试
接下来展示在Linux系统中安装和验证的简要过程。
1、创建虚拟环境
通过conda创建一个单独下Python虚拟环境。（关于conda的安装和使用，本文不详细展开，有需要的同学请自行搜索）
注意：目前的CrewAI框架对Python版本有要求。Python >=3.10 and <3.13。
conda create -y -n CrewAI python=3.10
2、安装CrewAI
激活新的虚拟环境，并安装CrewAI。
# 激活刚创建的新虚拟环境
conda activate CrewAI
# 安装 CrewAI 框架
pip install 'crewai[tools]'
3、验证安装情况
执行下面的命令，验证安装是否成功。
如果安装成功，可以看到crewai和crewai-tools的版本信息
pip freeze | grep crewai
4、新建测试工程
使用CrewAI命令行工具，新建一个测试工程
假设我们现在要新建一个名为my_ai_crew的新项目，可以执行下面的命令
crewai create crew my_ai_crew
执行命令时，会弹出一些选项，需要你根据实际情况进行配置。如下图：
命令执行完毕后，可以看到当前有一个新增的目录：my_ai_crew
进入该目录，执行tree -a可以看到这些文件和目录：
刚才配置的大模型信息，如具体模型名称，API Key等信息，可以在 .env 文件中查看到。
如果刚才执行crewai create crew的时候没有配置这些参数，后续也可以手动添加到 .env 文件中。
例如：
cat .env
MODEL=gpt-4o
OPENAI_API_KEY="你的OpenAI的密钥"
5、快速测试一下
现在，可以先什么都不动，执行下面两个命令。
# 注意，确保当前是在 my_ai_crew 目录下
# 安装依赖项
crewai install
# 运行 CrewAI 智能体
crewai run
如果能看到类似下面的输出，那么恭喜你，已经安装成功了。
六、下一步
接下来，就该进一步分析和学习框架源码，并测试更符合业务需求的智能体了。
后续的内容，下一文章继续，敬请期待。
