quickstart.mdx

Offizielles Quickstart: erste Crew per crewai create, Agents/Tasks in YAML, Ausführung — der komplette Grundzyklus.

Für wen: Absolute CrewAI-Einsteiger:innen.

Im Detail

Dieses offizielle CrewAI-Quickstart-Beispiel zeigt den kompletten Grundzyklus: Mit crewai create wird ein neues Projektgerüst angelegt, Agents und Tasks werden in YAML-Dateien definiert statt im Code verstreut, und am Ende steht die Ausführung der fertigen Crew. Der Wert liegt darin, dass Sie an einem lauffähigen Minimalbeispiel sehen, wie CrewAI Konfiguration und Logik trennt – das macht spätere Projekte übersichtlicher als reine Skript-Ansätze. Für absolute CrewAI-Einsteiger ist das der richtige erste Anlaufpunkt, bevor man sich an komplexere Multi-Agent-Setups wagt. Wer bereits Erfahrung mit Agent-Frameworks hat, wird den Ablauf schnell nachvollziehen, profitiert aber trotzdem von der offiziellen YAML-Struktur als Referenz.

Beispiel aus der Praxis

Ein Einsteiger legt mit crewai create ein neues Projekt an, trägt in agents.yaml und tasks.yaml jeweils einen Agenten und eine Aufgabe ein und startet die Crew - der Quickstart führt dabei einmal komplett von der Konfiguration bis zur Ausführung.

Praxis-Tipp

Nach crewai create direkt die generierten agents.yaml und tasks.yaml öffnen und die Beispielwerte durch eigene Rollen ersetzen, statt bei null anzufangen.

Stolperfallen

Wer sehr dynamische Multi-Agenten-Logik braucht, stößt an die Grenzen der YAML-Konfiguration, da diese Struktur vorgibt, wo reiner Code mehr Flexibilität bietet. Wer sofort eine reale Anwendung bauen will, sollte nicht beim Quickstart hängen bleiben, sondern direkt zu first-crew.mdx springen.

Siehe auch

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

Lizenz & Quelle

• Lizenz: MIT
• Quelle: crewAIInc/crewAI