CrewAI 实践：让 3 个 AI 角色协作写一份市场报告

张张老师2025/02/10898 阅读

CrewAI 把多智能体的概念包装得更友好：你可以定义"角色"（Researcher、Writer、Editor），给每个角色分配任务，然后让它们像一个小团队一样协作。我拿它搭了一个"AI 内容生产流水线"，让它每周产出一份 AI 行业周报。

定义角色的方式：

Python

from crewai import Agent, Task, Crew, Process

researcher = Agent(
    role="研究员",
    goal="搜集本周 AI 领域重要动态",
    backstory="你是一名科技记者，擅长从大量信息中提炼重点",
    llm=llm
)

writer = Agent(
    role="编辑",
    goal="把研究结果写成简洁清晰的周报",
    backstory="你是资深编辑，文风简洁、客观",
    llm=llm
)

research_task = Task(
    description="搜集本周 AI 领域 5 条重要新闻并总结",
    agent=researcher,
    expected_output="5 条新闻的要点列表"
)

write_task = Task(
    description="基于研究结果撰写周报",
    agent=writer,
    expected_output="一篇 500 字左右的周报"
)

crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, write_task],
    process=Process.sequential)
result = crew.kickoff()

体验：sequential 模式就是一步步往下走，researcher 的输出自动传给 writer。整个流程跑通很快，我第一次十分钟就出了能看的报告。

问题也很多：

任务交接信息丢失。researcher 输出了 5 条新闻，writer 可能只用上 2 条，其他被"忽略"了。需要在 task description 里写清楚要保留全部信息。
各角色输出风格不稳定。同一次运行和下一次运行，风格差异很大。我在 Agent 的 backstory 里加了很多风格约束才稳定下来。
依赖工具时配置麻烦。如果研究员要真的上网查资料，需要接 Serper 之类的搜索 API，配置链路有点绕。
中文支持一般。默认模板英文居多，需要手动指定语言。

CrewAI 适合把"流程固定、角色明确"的事情自动化，比如报告生成、内容创作。但如果任务需要高度精确，它跟 AutoGen 一样有"看起来合理但实际有错"的问题。

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