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Agent-Frameworks · Foto: m4rlonj, CC BY 2.0

Code-BeispielCrewAILizenz: MITfrei kopierbar

first-crew.mdx

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Typ

Code-Beispiel

Lizenz

MIT

Anwendungsfeld

CrewAI

Erstes eigenes Mehr-Agenten-Projekt.

Voraussetzungen

  • crewAI-Quickstart bereits durchgeführt (Installation vorhanden)
  • Python-Grundkenntnisse
  • Zugang zu einem LLM, mit dem die Agenten arbeiten

Schritt-für-Schritt-Tutorial: Recherche-Crew mit zwei Agenten (Researcher + Analyst) inkl. Projektstruktur.

Für wen: Erstes eigenes Mehr-Agenten-Projekt.

Im Detail

Dieses offizielle crewAI-Tutorial führt Schritt für Schritt durch den Aufbau der ersten eigenen Multi-Agenten-Crew, bestehend aus einem Researcher- und einem Analyst-Agenten, inklusive der empfohlenen Projektstruktur mit Konfigurationsdateien für Agenten und Aufgaben. Anders als reine API-Referenzen zeigt es den kompletten Weg von der Projektanlage bis zum lauffähigen Ergebnis an einem konkreten Recherche-Beispiel. Der ideale Einstieg für alle, die zum ersten Mal mehrere zusammenarbeitende KI-Agenten statt eines einzelnen Chatbots bauen wollen. Wer eher einen kontrollierten, schrittweisen Ablauf statt autonom agierender Agenten braucht, ist bei first-flow.mdx besser aufgehoben. Als kopierter Auszug aus der offiziellen Doku unterliegt der Text der MIT-Lizenz des Originals.

Schritt für Schritt

  1. Projektstruktur mit agents.yaml, tasks.yaml und crew.py im eigenen Repo anlegen
  2. Rollen und Ziele von Researcher- und Analyst-Agent auf das eigene Thema anpassen
  3. Tasks so definieren, dass sie zur eigenen Recherchefrage passen
  4. Crew lokal ausführen und das Zusammenspiel der beiden Agenten über die Tasks prüfen
  5. Bei Bedarf anschließend zu komplexeren Konzepten wie Flows oder eigenen Tools übergehen

Beispiel aus der Praxis

Man ersetzt Rolle und Ziel des Researcher-Agents durch eine Recherche zu aktuellen Entwicklungen in einem bestimmten Themenfeld und lässt den Analyst-Agenten daraus eine Zusammenfassung erstellen — die Crew liefert am Ende einen strukturierten Bericht statt einer einzelnen Chat-Antwort.

Praxis-Tipp

Das Tutorial einmal exakt wie beschrieben durchspielen, bevor man Researcher und Analyst durch eigene Rollen und Aufgaben ersetzt — so merkt man schnell, ob die crewAI-Grundstruktur verstanden wurde.

Stolperfallen

Vage formulierte Rollen und Ziele führen zu unspezifischen Ergebnissen — je klarer Rolle und Task definiert sind, desto brauchbarer die Ausgabe der Crew. Das Tutorial ist reine Lernressource und ersetzt nicht die crewAI-Grundinstallation aus dem Quickstart.

Siehe auch

Lizenz & Quelle

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