first-flow.mdx

Erster Flow: ereignisgesteuerte Pipeline, die geführte Abläufe (@start, @listen) mit Crews kombiniert — Beispiel: Lernguide-Generator.

Für wen: Wer Crews in kontrollierte Abläufe einbetten will.

Im Detail

Baut auf dem Crew-Konzept auf und zeigt, wie man mit crewAI ‘Flows’ ereignisgesteuerte Abläufe erstellt: Mit Dekoratoren wie @start und @listen legt man fest, wann welcher Schritt – inklusive kompletter Crews – ausgeführt wird. Praxisbeispiel ist ein Lernguide-Generator, der zeigt, wie sich freie Agenten-Kollaboration mit kontrolliertem, deterministischem Ablauf kombinieren lässt. Sinnvoll für alle, die über einfache Crews hinauswollen und mehrstufige Pipelines mit klaren Übergängen brauchen, etwa wenn ein Ergebnis über Bedingungen den nächsten Schritt auslöst. Setzt Grundverständnis von Crews voraus und ist damit eher der zweite Schritt als ein Einstieg.

Voraussetzungen

• Grundverständnis von crewAI-Crews
• Lauffähige crewAI-Umgebung

Schritt für Schritt

1. Die @start- und @listen-Dekoratoren im Beispiel durchgehen und nachvollziehen, welcher Schritt welche Crew auslöst
2. Den Lernguide-Generator als Vorlage nehmen und einzelne Schritte durch eigene Crews oder Tasks ersetzen
3. Übergangsbedingungen zwischen den Schritten an den eigenen Anwendungsfall anpassen
4. Flow lokal ausführen und prüfen, ob die Schritte in der erwarteten Reihenfolge mit den richtigen Daten ablaufen
5. Bei Fehlern einzelne Schritte isoliert testen, bevor der gesamte Flow erneut läuft

Beispiel aus der Praxis

Statt eines Lernguide-Generators baut jemand einen Onboarding-Flow, bei dem @start eine Recherche-Crew anstößt und @listen je nach Ergebnis entweder eine Zusammenfassungs- oder eine Rückfrage-Crew startet.

Praxis-Tipp

Erst first-crew.mdx durcharbeiten, dann dieses Beispiel nachbauen und einen dritten @listen-Schritt ergänzen, der das Ergebnis automatisch in eine Datei schreibt.

Stolperfallen

Ohne vorheriges Verständnis von Crews wirkt der Dekorator-Ablauf schnell verwirrend — das Crew-Konzept zuerst durcharbeiten. Unklar definierte Übergangsbedingungen führen zu Flows, die hängen bleiben oder die falschen Schritte auslösen.

Siehe auch

• first-crew.mdx
• mastering-flow-state.mdx
• crafting-effective-agents.mdx

Lizenz & Quelle

• Lizenz: MIT
• Quelle: crewAIInc/crewAI

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