Crewai Claude

🚀 Crewai團隊項目

歡迎來到Crewai團隊項目，本項目由crewAI提供支持。此模板能助力您輕鬆搭建多智能體AI系統，藉助crewAI強大且靈活的框架，讓代理們高效協作，完成複雜任務，充分發揮集體智慧與能力。

🚀 快速開始

本項目旨在幫助您輕鬆設置一個多智能體AI系統，利用crewAI強大而靈活的框架，使您的代理能夠有效協作，完成複雜任務。

✨ 主要特性

• 支持順序團隊和分層團隊兩種任務執行模式。
• 集成模型控制協議（MCP）服務器，通過REST API公開CrewAI工具，方便Claude和其他LLM訪問。
• 可自定義代理、任務、邏輯、工具和特定參數。

📦 安裝指南

環境要求

確保您的系統上安裝了Python >=3.10 <3.13。該項目使用UV進行依賴管理，提供無縫的設置和執行體驗。

安裝步驟

1. 首先，如果您還沒有安裝，請安裝uv：

pip install uv

2. 接下來，在項目目錄中安裝依賴項： （可選）鎖定依賴項並使用CLI命令進行安裝：

crewai install

自定義配置

• 將您的OPENAI_API_KEY添加到.env文件中
• 修改src/crewai/config/agents.yaml以定義您的代理
• 修改src/crewai/config/tasks.yaml以定義您的任務
• 修改src/crewai/crew.py以添加您自己的邏輯、工具和特定參數
• 修改src/crewai/main.py以添加代理和任務的自定義輸入

💻 使用示例

運行項目

順序團隊

要啟動Crewai團隊並開始任務執行，請從項目的根文件夾運行：

$ crewai run

此命令初始化Crewai Crew，組裝代理並按您在配置中定義的方式分配任務。未經修改的示例將創建一個report.md文件，其中包含對LLM的研究結果，在根目錄下。

分層團隊

該項目還包括一個分層實現，其中每個代理專門使用特定工具。要運行分層團隊：

$ hierarchical

或：

$ run_hierarchical

這將創建一個hierarchical_result.md文件，顯示來自分層過程的輸出。更多關於分層實現的信息，請參閱src/crewai/hierarchical/README.md。

模型控制協議（MCP）集成

啟動MCP服務器

$ start_mcp

或者直接運行：

$ python -m mcp.run_server

默認情況下，服務器在0.0.0.0:8000上運行。您可以自定義：

$ start_mcp --host 127.0.0.1 --port 9000

可用的MCP工具

MCP服務器提供以下工具的訪問權限：

• 自定義CrewAI工具
• 網頁搜索功能
• 數據分析能力

更多詳細信息，請參閱mcp/README.md。

📚 詳細文檔

Crewai團隊由多個AI代理組成，每個代理都有獨特的角色、目標和工具。這些代理在config/tasks.yaml中定義的任務上進行協作，利用他們的集體技能實現複雜目標。config/agents.yaml文件概述了您團隊中每個代理的能力和配置。

📄 許可證

文檔未提及相關信息，故跳過該章節。

支持

有關Crewai團隊或crewAI的問題或反饋，請訪問我們的文檔、GitHub倉庫或加入我們的Discord服務器，並與我們的文檔聊天。讓我們一起利用crewAI的力量和簡單性，創造奇蹟。