Crewai Claude

🚀 Crewaiチーム

このプロジェクトはcrewAIによってサポートされています。このテンプレートは、crewAIの強力で柔軟なフレームワークを利用して、多エージェントAIシステムを簡単にセットアップするのに役立ちます。エージェントが効果的に協力し、複雑なタスクを完了し、彼らの集団的な知恵と能力を最大化することを目指しています。

📦 インストール

システムにPython >=3.10 <3.13がインストールされていることを確認してください。このプロジェクトはUVを使用して依存関係を管理し、シームレスなセットアップと実行体験を提供します。

まず、まだインストールされていない場合は、uvをインストールします。

pip install uv

次に、プロジェクトディレクトリで依存関係をインストールします。

（オプション）依存関係をロックし、CLIコマンドを使用してインストールします。

crewai install

カスタマイズ

.envファイルにOPENAI_API_KEYを追加してください

• src/crewai/config/agents.yamlを編集して、エージェントを定義します。
• src/crewai/config/tasks.yamlを編集して、タスクを定義します。
• src/crewai/crew.pyを編集して、独自のロジック、ツール、および特定のパラメータを追加します。
• src/crewai/main.pyを編集して、エージェントとタスクのカスタム入力を追加します。

💻 使用例

基本的な使用法

順序チーム

Crewaiチームを起動してタスクの実行を開始するには、プロジェクトのルートフォルダから以下のコマンドを実行します。

$ crewai run

このコマンドは、Crewai Crewを初期化し、エージェントを組み立て、設定で定義した方法でタスクを割り当てます。

変更を加えていない例では、ルートディレクトリにreport.mdファイルが作成され、LLMの研究結果が含まれます。

階層チーム

このプロジェクトには、各エージェントが特定のツールを専門とする階層実装も含まれています。階層チームを実行するには、以下のコマンドを実行します。

$ hierarchical

または

$ run_hierarchical

これにより、階層プロセスの出力が表示されるhierarchical_result.mdファイルが作成されます。

階層実装の詳細については、src/crewai/hierarchical/README.mdを参照してください。

高度な使用法

モデル制御プロトコル（MCP）の統合

このプロジェクトには、REST APIを介してCrewAIツールを公開するMCPサーバーが含まれています。これにより、Claudeや他のLLMがCrewAIツールにアクセスして利用できるようになります。

MCPサーバーの起動

$ start_mcp

または直接実行します。

$ python -m mcp.run_server

デフォルトでは、サーバーは0.0.0.0:8000で実行されます。以下のようにカスタマイズできます。

$ start_mcp --host 127.0.0.1 --port 9000

利用可能なMCPツール

MCPサーバーは、以下のツールへのアクセスを提供します。

• カスタムCrewAIツール
• ウェブ検索機能
• データ分析機能

詳細については、mcp/README.mdを参照してください。

📚 ドキュメント

Crewaiチームは複数のAIエージェントで構成されており、各エージェントには独自の役割、目標、およびツールがあります。これらのエージェントは、config/tasks.yamlで定義されたタスクに協力して取り組み、複雑な目標を達成するために彼らの集団的なスキルを活用します。config/agents.yamlファイルには、チーム内の各エージェントの能力と設定が概要されています。

📄 ライセンス

CrewaiチームまたはcrewAIに関する質問やフィードバックは、ドキュメント、GitHubリポジトリにアクセスするか、Discordサーバーに参加して、ドキュメントとチャットしてください。

一緒にcrewAIの力と簡単さを活用して、素晴らしいことを成し遂げましょう。