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CrewAI によるマルチエージェント: エージェント (役割、目標、バックストーリー)、タスク、およびクルーのオーケストレーションを定義します。コンテンツパイプラインを構築: 研究者 → ライター → 編集者。

AI エージェントの構築: ゼロから本番環境まで

パート 4: エージェントフレームワーク

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はじめに

単一のエージェントには制限があります。 CrewAI を使用すると、実際のチームと同じように、さまざまな役割を持つ エージェントのチーム を作成し、協力して複雑なタスクを完了できます。

1. CrewAI の概念

from crewai import Agent, Task, Crew

researcher = Agent(
    role="Senior Researcher",
    goal="Tìm kiếm và tổng hợp thông tin chính xác",
    backstory="Bạn là researcher 10 năm kinh nghiệm...",
    tools=[web_search_tool],
)

writer = Agent(
    role="Content Writer",
    goal="Viết bài viết hấp dẫn từ research",
    backstory="Bạn là technical writer...",
)

editor = Agent(
    role="Editor",
    goal="Review và polish bài viết",
    backstory="Bạn là senior editor...",
)

# Define tasks
research_task = Task(description="Research about AI Agents trends 2025", agent=researcher)
write_task = Task(description="Write a blog post from the research", agent=writer)
edit_task = Task(description="Edit and polish the blog post", agent=editor)

# Assemble crew
crew = Crew(agents=[researcher, writer, editor], tasks=[research_task, write_task, edit_task])
result = crew.kickoff()

概要

CrewAI = 専門的な役割を持つエージェントのチーム
エージェント = 役割 + 目標 + バックストーリー + ツール
タスク = エージェントに割り当てられた作業項目
プロセスの種類: 逐次的、階層的、合意的

演習

コンテンツ作成パイプラインを構築します: 研究者 → ライター → 編集者
Managerエージェントによる階層化処理の実装
各エージェントにカスタムツールを追加する
出力品質の比較: エージェント 1 名とエージェント 3 名のクルー

レッスン 10: CrewAI — AI エージェントの「チーム」の構築

はじめに

1. CrewAI の概念

概要

演習