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CrewAI

安装

pip install 'crewai[tools]'

CrewAI 使用 Ollama 运行本地 LLM

.env

OPENAI_API_BASE=http://localhost:11434/v1
OPENAI_MODEL_NAME=aya:8b
OPENAI_API_KEY=NULL

agent.py

版本1

每次执行结果都不一样

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

from crewai import Agent, Task, Crew
from langchain_openai import ChatOpenAI


general_agent = Agent(
    role = "数学教授", 
    goal = """为提问数学问题的学生提供解决方案并给出答案。""", 
    backstory = """您是一位优秀的数学教授，喜欢以每个人都能理解的方式解决数学问题。""", 
    allow_delegation = False,
    verbose = True
)

// ...

版本2

稳定地生成结果

Application scenarios of AI agents（AI代理的应用场景）

AI代理是LLM应用的重要场景，构建代理应用将是2024年的重要技术领域。目前我们主要的智能形式有单AI代理，多AI代理，混合AI代理等三种。

Single AI Agent（单一人工智能代理）

在特定任务场景下完成的工作，比如 GitHub Copilot Chat 下的代理工作区，就是根据用户需求完成特定编程任务的一个例子。基于 LLM 的能力，单个代理可以根据任务执行不同的动作，比如需求分析、项目阅读、代码生成等。它也可以应用于智能家居和自动驾驶。

Multi-AI Agents（多人工智能代理）

这就是AI代理之间相互交互的工作。例如上述Semantic Kernel代理实现就是一个例子。脚本生成的AI代理与执行脚本的AI代理进行交互。多代理应用场景在高度协同的工作中非常有帮助，例如软件行业开发、智能生产、企业管理等。

Hybrid AI Agent（混合人工智能代理）

这就是人机交互，在同一个环境下做决策。比如智慧医疗、智慧城市等专业领域，可以利用混合智能来完成复杂的专业工作。

• Building AI Agent Applications Series - Understanding AI Agents

Intro of AI agent, & AI agent projects s