CrewAI Agents

什么是代理（Agent）？

!!! note "什么是代理（Agent）？" 代理是一个自主单元，其编程目的是：

执行任务
做出决策
与其他代理进行通信

可以将代理看作团队的一员，具有特定的技能和特定的工作任务。代理可以担任不同的角色，如“研究员”、“撰稿人”或“客户支持”，每个角色都为团队的整体目标做出贡献。

代理属性

属性	描述
角色	定义代理在团队中的功能。它决定了代理最适合执行的任务类型。
目标	代理力图实现的个人目标。它指导了代理的决策过程。
背景故事	为代理的角色和目标提供背景信息，丰富了互动和协作动态。
LLM (可选)	代表将运行代理的语言模型。它会动态地从`OPENAI_MODEL_NAME`环境变量中获取模型名称，如果未指定，则默认为"gpt-4"。
工具 (可选)	代理可以使用的能力或功能集。预计是与代理执行环境兼容的自定义类的实例。工具的默认值为一个空列表。
功能调用LLM (可选)	指定将处理该代理的工具调用的语言模型，覆盖了传递的船员功能调用LLM。默认值为`None`。
最大迭代次数 (可选)	代理在被强制给出最佳答案之前可以执行的最大迭代次数。默认值为`25`。
最大RPM (可选)	代理每分钟可以执行的最大请求数，以避免速率限制。这是可选的，可以不指定，默认值为`None`。
最大执行时间 (可选)	代理执行任务的最大执行时间。这是可选的，可以不指定，默认值为`None`，表示没有最大执行时间。
详细模式 (可选)	将此设置为`True`会配置内部记录器以提供详细的执行日志，有助于调试和监控。默认值为`False`。
允许委派 (可选)	代理可以相互委派任务或问题，确保每个任务由最合适的代理处理。默认值为`True`。
步骤回调 (可选)	在代理的每个步骤之后调用的函数。这可用于记录代理的操作或执行其他操作。它将覆盖船员`step_callback`。
缓存 (可选)	指示代理是否应使用工具使用的缓存。默认值为`True`。

创建代理

!!! note "代理交互" 代理可以使用crewAI内置的委派和通信机制相互交互。这允许团队内进行动态任务管理和问题解决。创建一个代理，通常会使用所需属性初始化 Agent 类的一个实例。以下是一个概念示例，包括所有属性：

# 示例：创建一个带有所有属性的代理
from crewai import Agent

agent = Agent(
  role='数据分析师',
  goal='提取可操作的见解',
  backstory="""你是一家大公司的数据分析师。
  你负责分析数据并为业务提供见解。
  你目前正在进行一个项目，分析我们营销活动的表现。""",
  tools=[my_tool1, my_tool2],  # 可选，默认为空列表
  llm=my_llm,  # 可选
  function_calling_llm=my_llm,  # 可选
  max_iter=15,  # 可选
  max_rpm=None, # 可选
  verbose=True,  # 可选
  allow_delegation=True,  # 可选
  step_callback=my_intermediate_step_callback,  # 可选
  cache=True  # 可选
)

结论

代理是 CrewAI 框架的构建模块。通过了解如何定义和与代理交互，您可以创建利用协作智能的复杂AI系统。

什么是代理（Agent）？​

代理属性​

创建代理​

结论​

什么是代理（Agent）？

代理属性

创建代理

结论