在使用CrewAI构建多代理AI系统时，调试和修改单个代理或任务可能会变得复杂。本文将介绍如何独立运行CrewAI中的代理和任务，从而简化调试和迭代过程。
为什么要隔离代理和任务？
隔离CrewAI组件如同测试大型系统的各个部件一样，具有以下优势：
- 简化调试: 快速定位问题，无需遍历整个系统的日志。
- 加速迭代: 快速测试对代理行为或任务定义的更改，无需每次都运行整个系统。
- 精准性能调优: 更方便地分析和优化各个组件。
让我们来看一下关键部分：
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研究员代理 (agents.yaml):
researcher: role: "高级研究分析师" goal: "发现人工智能领域突破性技术" backstory: "一位高度熟练的研究员，对人工智能发展充满热情。" llm: gemini/gemini-1.5-flash # 请替换为您所需的LLM allow_delegation: false tools: - websearchtool -
研究任务 (tasks.yaml):
research_task: description: "研究2024年人工智能的最新发展。" expected_output: "一份总结关键人工智能趋势的报告。" agent: researcher
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independentcrew 类 (crew.py):
from crewai import agent, crew, process, task from crewai.project import crewbase, agent, crew, task from .tools import websearchtool @crewbase class independentcrew(): """independentcrew 团队""" agents_config = 'config/agents.yaml' tasks_config = 'config/tasks.yaml' @agent def researcher(self) -> agent: return agent( config=self.agents_config['researcher'], verbose=True, tools=[websearchtool()] ) @task def research_task(self) -> task: return task( config=self.tasks_config['research_task'], ) @crew def crew(self) -> crew: """创建 independentcrew 团队""" return crew( agents=self.agents, tasks=self.tasks, process=process.sequential, verbose=True, ) -
独立运行代理 (run_agent.py):
# ... (代码与原文相同，略去重复内容) ...
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独立运行任务 (run_task.py):
# ... (代码与原文相同，略去重复内容) ...
关键点:
- 灵活性: 无需始终管理整个团队，可根据需要隔离和测试特定代理或任务。
- 可控性: 对输入和上下文进行精细控制。
- 效率: 集中精力，加快开发和调试速度。
总结:
独立运行代理和任务是CrewAI的一项实用技术，可以显著提高开发效率。 本文提供的示例代码可以帮助您在自己的项目中实现这一功能。 欢迎尝试、修改代码并探索其在改进开发流程中的作用。
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