企业官网建设流程全解析

百度网站建设公司哪家好,php网站外包,专业旅游网站建设,某企业网站建设规划书CrewAI是一个可以专门用来编排自主 AI 智能体#xff08;Autonomous AI Agents#xff09; 的Python 框架#xff0c;你可以把它理解为在代码层面组建一个“虚拟团队”#xff0c;给每个 Agent 分配特定的角色、目标#xff0c;让它们协同处理那些单个 LLM 搞不定的复杂任…CrewAI是一个可以专门用来编排自主 AI 智能体Autonomous AI Agents的Python 框架你可以把它理解为在代码层面组建一个“虚拟团队”给每个 Agent 分配特定的角色、目标让它们协同处理那些单个 LLM 搞不定的复杂任务。一、CrewAI 介绍CrewAI 包含以下组件Agents是具体的执行实体有角色设定和能力边界Tasks是具体的任务指令Crews是把“人”和事儿撮合到一起的团队容器Tools则是 Agent 手里的工具比如搜索、读文件、调 API等等Processes决定了活儿怎么干比如说是大家排队干顺序还是层级汇报层级。CrewA最适合的是那种链条长、环节多的工作流。比如你要搞个深度研报需要先全网搜集信息然后整理分析写初稿最后润色发布这种“研究-写作-编辑”的流水线就非常契合。同理商业竞品分析、代码开发流程设计-编码-测试或者分工明确的客户支持系统都是它的强项。但有几种情况别用如果你的任务简单到一次 LLM 调用就能解决用 CrewAI 就没有必要了而且还会增加复杂度和成本。对实时性要求极高的场景比如毫秒级响应也不合适因为多 Agent 交互本来就慢。还有那种每一步都得让人盯着确认的流程这种流程自动化程度太低也没必要上 Agent 编排。二、安装与配置环境准备很简单基础包装上就行如果需要额外的工具集就把 tools 加上。# Install CrewAI pip install crewai crewai-tools # For additional tools pip install crewai[tools]三、基础示例搭建内容创作团队下面这段代码展示了如何把 Research Analyst研究员、Content Writer撰稿人和 Editor编辑这三个角色串起来。代码逻辑很简单定义 Agent定义 Task最后塞进 Crew 里跑起来。注意观察context参数它实现了任务间的数据流转。from crewai import Agent, Task, Crew, Process from crewai_tools import SerperDevTool, WebsiteSearchTool # Initialize tools search_tool SerperDevTool() web_tool WebsiteSearchTool() # Create Agents researcher Agent( roleResearch Analyst, goalGather comprehensive information on {topic}, backstoryYou are an expert researcher with a keen eye for detail and accuracy., tools[search_tool, web_tool], verboseTrue, allow_delegationFalse ) writer Agent( roleContent Writer, goalCreate engaging, well-structured content about {topic}, backstoryYou are a skilled writer who transforms research into compelling narratives., verboseTrue, allow_delegationFalse ) editor Agent( roleEditor, goalRefine and polish content to ensure quality and clarity, backstoryYou are a meticulous editor with an eye for grammar, style, and flow., verboseTrue, allow_delegationFalse ) # Define Tasks research_task Task( descriptionResearch {topic} and gather key facts, statistics, and insights., expected_outputA comprehensive research report with sources, agentresearcher ) writing_task Task( descriptionUsing the research, write a 500-word blog post about {topic}, expected_outputA well-written blog post in markdown format, agentwriter, context[research_task] # Depends on research task ) editing_task Task( descriptionEdit the blog post for grammar, clarity, and engagement, expected_outputA polished, publication-ready blog post, agenteditor, context[writing_task] ) # Create Crew crew Crew( agents[researcher, writer, editor], tasks[research_task, writing_task, editing_task], processProcess.sequential, # Tasks run in order verboseTrue ) # Execute result crew.kickoff(inputs{topic: Artificial Intelligence in Healthcare}) print(result)四、进阶示例软件开发对于更复杂的场景比如软件开发可能需要引入层级流程Hierarchical Process。这时候会有一个隐藏的 Manager Agent通常用更强的模型如 GPT-5来统筹分配任务而不是简单的线性执行。from crewai import Agent, Task, Crew from crewai_tools import FileReadTool, CodeInterpreterTool # Tools file_tool FileReadTool() code_tool CodeInterpreterTool() # Agents with specific expertise architect Agent( roleSoftware Architect, goalDesign scalable software architecture for {project}, backstorySenior architect with 15 years of experience in system design., verboseTrue ) developer Agent( rolePython Developer, goalWrite clean, efficient Python code, backstoryExpert Python developer focused on best practices., tools[code_tool], verboseTrue ) qa_engineer Agent( roleQA Engineer, goalEnsure code quality through comprehensive testing, backstoryDetail-oriented QA engineer specializing in test automation., tools[code_tool], verboseTrue ) # Tasks design_task Task( descriptionDesign architecture for a {project} including component breakdown, expected_outputDetailed architecture document with diagrams, agentarchitect ) development_task Task( descriptionImplement the core functionality based on the architecture, expected_outputWorking Python code with documentation, agentdeveloper, context[design_task] ) testing_task Task( descriptionWrite and execute unit tests for the developed code, expected_outputTest suite with coverage report, agentqa_engineer, context[development_task] ) # Hierarchical process with manager agent dev_crew Crew( agents[architect, developer, qa_engineer], tasks[design_task, development_task, testing_task], processProcess.hierarchical, # Manager coordinates tasks manager_llmgpt-4, # Manager uses GPT-4 verboseTrue ) result dev_crew.kickoff(inputs{project: RESTful API for task management})五、进阶功能异步、人工介入与结构化输出如果你追求性能异步执行Asynchronous Execution是一个可选项特别是 IO 密集型任务。# Run crew asynchronously for better performance result await crew.kickoff_async(inputs{topic: AI trends}) # Run specific tasks in parallel from crewai import Task task1 Task(descriptionResearch topic A, agentresearcher, async_executionTrue) task2 Task(descriptionResearch topic B, agentresearcher, async_executionTrue)有些关键节点不能完全信赖 AI这时候开启Human-in-the-LoopAgent 执行到一半会停下来问你要反馈。agent Agent( roleDecision Maker, goalMake strategic decisions, human_inputTrue # Will prompt for human feedback )工程化最头疼的是输出格式不可控CrewAI 支持 Pydantic 模型强制 Agent 输出结构化数据这对后续的数据清洗非常有帮助。from crewai import Task from pydantic import BaseModel class BlogPost(BaseModel): title: str content: str tags: list[str] task Task( descriptionWrite a blog post, expected_outputBlog post with title and tags, agentwriter, output_jsonBlogPost, # Structured output output_fileoutput.json # Save to file )六、生态与集成官方内置了一堆工具库覆盖了搜索Google/Serper、文件操作File/Directory Read、代码执行CodeInterpreter以及各种数据源PDF, CSV, JSON, GitHub, YouTube的读取。模型支持方面利用了 LangChain 的生态OpenAI, Anthropic, Google Gemini 都能切。想省钱或者数据敏感用 Ollama 跑本地模型Llama 3, Mistral也没问题。七、CrewAI vs 其他经常有人问它和AutoGen的区别。简单说CrewAI 像是管理严密的正规军强调角色Role和流程ProcessAutoGen 更像是一个聊天室Agent 之间通过对话来解决问题更灵活但也更难控制。至于LangGraph那是更底层的图编排工具控制粒度极细但上手门槛高。你可以理解为CrewAI 是在 LangChain 之上做了很好的封装用起来简单。八、补充规划、记忆与安全新版本0.30加入了Planning ModeAgent 开干前会先生成个计划书现在Agent基本上都会有计划了。记忆系统也升级了支持短期记忆本次执行内、长期记忆跨执行持久化甚至实体记忆记住具体的人和事。如果你需要监控整个 Crew 的运行状态可以开启 Telemetry导出 JSON 格式的日志做分析。九、总结CrewAI 在处理角色分工明确、流程复杂的知识型工作时表现非常出色。如果你是初学者先别整太复杂的流程2-3 个 Agent 起步把目标定死用 Pydantic 锁死输出格式把缓存开起来。等熟悉了 Agent 的操作再上复杂的层级结构和记忆系统。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】