quickstart.mdx

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

Für wen: Absolute CrewAI-Einsteiger:innen.

So nutzt du es

Beispiel-Dokumente aus der offiziellen CrewAI-Doku: lesen bzw. Code daraus übernehmen. CrewAI installierst du mit pip install crewai, dann crewai create crew <name> für ein Startprojekt.

Im Detail

Das offizielle CrewAI-Quickstart-Tutorial führt einmal komplett durch den Grundzyklus: mit crewai create ein Projektgerüst erzeugen, Agents und Tasks in YAML-Dateien statt in Python-Code definieren und die Crew ausführen. Zeigt gut, wie CrewAI Konfiguration und Logik trennt, was Wartung und Versionskontrolle erleichtert, sich für sehr dynamische Multi-Agenten-Logik aber auch einschränkender anfühlen kann als reiner Code. Der richtige erste Stopp vor „first-crew.mdx“ und den fortgeschritteneren Guides zu Flows; wer sofort tiefer in eine reale Anwendung einsteigen will, kann direkt zu „first-crew.mdx“ springen.

Praxis-Tipp

Führe crewai create crew mein_projekt aus und öffne direkt die generierten YAML-Dateien unter config/agents.yaml und config/tasks.yaml — dort steckt der eigentliche Lerneffekt, nicht im Python-Code.

Siehe auch

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

Lizenz & Quelle

• Lizenz: MIT
• Quelle: crewAIInc/crewAI

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