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Crewai

《如何用CrewAI让NPC活灵活现？惊爆游戏体验的秘密！》

《如何用CrewAI让NPC活灵活现？惊爆游戏体验的秘密！》

大纲使用 CrewAI 过滤对话并允许 NPC 选择任务 CrewAI 代理 游戏代码和数据文件 Github 仓库 结果/结论背景 之前我在我的文章 使用智能体为NPC注入生命 中讨论了我对模拟二维社

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使用 CrewAI 自动分析 CSV

使用 CrewAI 自动分析 CSV

在本博客中，我们将探讨如何使用CrewAI自动化分析CSV数据集的过程。我们将构建一个工作流程，其中包括用于数据集上下文推断、数据清理、可视化和报告的代理，并最终形成一个精美的Markdown报告。 1. 初始化环境 我们首先导入必要的库，并为工作流程初始化工具和环境。 import os import pandas as pd import char

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构建更智能的 API：CrewAI 与 FastAPI 集成指南

构建更智能的 API：CrewAI 与 FastAPI 集成指南

目录 · 1. 引言 ∘ 客户支持代理 ∘ 个人财务顾问 ∘ 医疗助手 ∘ 学习伴侣 ∘ 项目管理助手 ∘ 创意合作伙伴 ∘ 智能家居管理器 ∘ 网络安全助手· 2. 搭建基础· 3. 理解 CrewAI ∘ 1. AI 代理 ∘ 2. 工具 ∘ 3. 过程 ∘ 4. 任务· 4. 使用 CrewAI 设置 Fast API· 结论· 了解更多 1. 引言 在2025

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使用 CrewAI 为 NPC 注入生命--初步对话分析

使用 CrewAI 为 NPC 注入生命--初步对话分析

对话分析使用输出来自：使用代理通过 CrewAI 为 NPC 赋予生命 分析模拟1：软件工程师、计算机科学家、计算机工程师的群体 结论 支持分析方法提取的特征 拆

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2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

正如许多专家预测的那样，2025年将成为自主人工智能的年份。这个新兴领域有望通过引入高度自主的系统来重新定义我们与技术的互动，这些系统能够在最小的人类干预下做出决策并执行复杂任务。受到这一理念的启发，我开始构建一个多智能体系统，该系统不仅执行特定任务，还能根据用户定义的主题创建有意义的内容。 在这篇文章中，我将带您了解我构建的系统、我面临的挑战，以及自主人工智能所蕴含的激动人心的未来。

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关于人工智能船员的博客，写关于人工智能船员的博客 | 作者：Ryan A Ellis | Medium

关于人工智能船员的博客，写关于人工智能船员的博客 | 作者：Ryan A Ellis | Medium

介绍 这篇博客的目的是简要展示我使用 crewAI 框架构建的内容以及使其工作的组件。我想测试一下我从 DeepLearning.AI 的短期课程 Multi AI Agent Systems with crewAI 中学到的知识

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打造您的社交媒体内容机器：CrewAI 的方法

打造您的社交媒体内容机器：CrewAI 的方法

实施 CrewAI 的分步指南 介绍🚀 AI 协作的力量有太多可以提供的。CrewAI旨在使AI代理能够承担角色、共享目标，并在一个紧密的单位中运作——就像一个运转良好的团队。 无论您是在构建一个智能助手平台、一个自动化的客户服务团队，还是一个多代理研究团队，CrewAI为复杂的多代理交互提供了基础。 如果您想深入了解CrewAI：

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人工智能代理框架终极指南：CrewAI vs LangGraph vs PhiData vs Relevance AI

人工智能代理框架终极指南：CrewAI vs LangGraph vs PhiData vs Relevance AI

AI代理开发的领域正在快速演变，多个框架相继出现，帮助开发者和企业构建复杂的AI解决方案。在本综合指南中，我们将深入探讨四个领先的框架：CrewAI、LangGraph、PhiData和Relevance AI。无论你是开发者、企业领导还是AI爱好者，了解这些框架的优势和差异对于做出明智的决策至关重要。 AI代理框架的兴起 随着AI不断改变我们的工作方式，构建和部署AI代理的

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使用 crewAI 构建多代理 LLM 系统：分步指南

使用 crewAI 构建多代理 LLM 系统：分步指南

多智能体简介使用 crewAI 的多智能体系统正在改变我们处理复杂决策的方式。通过整合多个人工智能智能体，这些系统实现了自主决策，正在革新医疗、金融和交通等行业。在本博客中，我们将深入探讨多智能体系统的世界，探索其应用、优势以及 crewAI 在这一创新技术中的角色。什么是多智能体系统？多智能体系统（MAS）由多个自主智能体组成，这些智能体相互作用

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掌握 CrewAI：第 1 章 - 您的第一个智能工作流程

掌握 CrewAI：第 1 章 - 您的第一个智能工作流程

代理和任务的基础 CrewAI 是一个平台，允许我们创建和管理 AI 代理团队。它提供企业级和开源解决方案。在这篇博客文章中，我们将深入探讨开源 CrewAI，当然。 那么，代理到底是什么？ 代理被建模以模拟人类在解决问题、执行任务和互动中的行为。 ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v

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利用 CrewAI 为自动化 EDA 构建人工智能代理协作框架

引言：数据探索的新纪元 在当今这个数据驱动的世界中，企业不断寻求从庞大的数据集中提取可操作的洞察。传统上，这项任务一直是熟练数据科学家的领域，他们花费大量时间探索和分析数据。但如果我们能够自动化这个过程呢？如果一个由人工智能驱动的系统能够对数据提出有见地的问题，彻底分析数据，并呈现详细报告——所有这些都只需最少的人为干预？这正是我们的项目旨在通过利用CrewAI代理框架来实现的目标。

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SpiderTool 和 CrewAI：网络抓取和数据提取的终极组合

SpiderTool 和 CrewAI：网络抓取和数据提取的终极组合

Ankush k Singal 介绍 在网络爬虫和数据提取方面，SpiderTool和CrewAI是天作之合。SpiderTool以其强大的抓取和爬行能力而闻名，与旨在简化和扩展您的抓取项目的CrewAI平台完美结合。 ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-image

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CrewAI 示例项目 - AI 技术博客

CrewAI 示例项目 - AI 技术博客

在本教程中，基于 AI 的博客写作助手为内容创作者开发，使用 CrewAI 平台。该项目的结构旨在自动提供和建议用户在创建技术博客文章时可能需要的基本和高级信息。这种方法旨在减轻内容创作者的工作负担，提高质量，并确保一致性。 目标开发一个人工智能驱动的系统，以加快用户创建技术博客文章的过程。 通过扫描谷歌上最受欢迎和最新的发展来创建博客文章。 通过提高内容质量来帮

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CrewAI 和 Criteo API - 第 1 部分

CrewAI 和 Criteo API - 第 1 部分

介绍 本文是一个系列的第一篇，展示如何使用CrewAI和Criteo API。我们将看到如何获取凭证，使用这些凭证获取访问令牌，并使用该令牌调用端点以获取账户、零售商和品牌，所有这些都来自CrewAI团队。CrewAI 是一个 “最先进的框架，用于协调角色扮演的自主AI代理。通过促进协作智能，CrewAI使代理能够无缝协作，处理复杂任务。”***C

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LLM 代理：CrewAI 简介

LLM 代理：CrewAI 简介

由 LLM 驱动的代理框架承诺将自主任务解决提升到前所未有的水平。与其说是僵化的编程，不如说 LLM 反映任务、利用工具，并检查彼此的输出以创造性地解决任务。 这篇博客文章探讨了使用 CrewAI 框架开发的 LLM 代理。文章首先以纯 Python 和 YAML 文件的基本定义开始。然后展示了现有的预定义工具以及如何使用它们，还包括如何实现自定义工具。作为一个运行示例，开发了一个代理

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利用 CrewAI Agents 实现漫画创作自动化：创意内容生成

利用 CrewAI Agents 实现漫画创作自动化：创意内容生成

介绍 曾几何时，创作一本漫画书是一个繁琐的过程，需要作家、插画师和无数小时的努力。今天，人工智能作为一种强大的工具，增强了创意专业人士的能力。想象一下，将一个短故事交给人工智能，观看它如何帮助将这个故事转变为一个生动、视觉上令人惊叹的漫画书——同时保留创作者独特的视角。这不再只是一个幻想；这是由尖端的生成式人工智能模型实现的现实。在本博客中，我们将探讨CrewAI LLM代理如何提升

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如何使用 LangChain 和 CrewAI 构建人工智能驱动的 SQL 数据分析代理

如何使用 LangChain 和 CrewAI 构建人工智能驱动的 SQL 数据分析代理

在当今数据驱动的世界中，自动化数据提取、分析和报告的工作流程对于节省时间和提高效率至关重要。本教程将指导您使用 LangChain 和 CrewAI 构建一个 AI 驱动的 SQL 工作流程。通过集成强大的 Llama 3 模型、SQL 数据库工具和基于代理的自动化，您将学习如何创建一个无缝的管道，以处理数据库查询、分析结果和生成高管报告 — 所有这些都需要最少的手动干预。无论您是数据爱好者

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探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

本文将为您提供清晰的可视化，帮助您在开发“代理应用程序”时选择适合您业务用例的框架或工具。 介绍 在快速发展的人工智能领域，一种新的范式正在出现，这种范式承诺将彻底改变我们与AI系统的互动和利用方式：AI代理。这些复杂的软件实体代表了从传统的单一目的AI模型到动态协作系统的根本转变，这些系统能够通过协调努力和专业知识解决复杂挑战。 本综合指南探讨了四个塑造AI代理未来的领先框架：A

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掌握人工智能代理：CrewAI 和 Google Search API 实用指南

掌握人工智能代理：CrewAI 和 Google Search API 实用指南

你知道最近大家都在谈论 AI 代理吗？它们在各个行业层出不穷，承诺改变工作方式。但说实话，试图理解这一切是如何运作的，确实让人感到不知所措。我也曾有过这种感觉——在一片流行词汇、新技术和随之而来的行话中迷失，直到我看到了 CrewAI。亲身体验 CrewAI 让我觉得 AI 代理变得实用而不再令人畏惧。如果你和我一样，是个被 AI 热潮淹没的技术爱好者，我的 CrewAI 体验可能会帮助

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AI for BI：利用 CrewAI 和 OpenAI 构建商业信息报告

AI for BI：利用 CrewAI 和 OpenAI 构建商业信息报告

如何直接从CSV数据创建简单的BI报告 商业信息应用程序帮助企业将数据作为资源来做出关键决策，我们将利用AI构建一个这样的应用。 AI必将越来越多地在BI工具中发挥作用；更具体地说，基于LLM的应用程序将使BI应用能够创建可视化，通过数据分析提供洞察，并自动化商业报告。 因此，在本文中，我们将探讨LLM应用如何帮助创建商业信息。它不会是一个全面的BI应用；然而，它将直接从数

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如何为 CrewAI 应用程序创建交互式 Web UI（新版已更新）

如何为 CrewAI 应用程序创建交互式 Web UI（新版已更新）

CrewAI + Panel UI 实现的快速更新 今年早些时候，我写了一篇关于为 CrewAI 应用程序创建交互式 Web UI 的教程。在那个教程中，我实现了一个简单的 Web 服务器，用于可视化 CrewAI 代理和工作流，并允许用户通过消息与它们进行交互。从那时起，CrewAI 从版本 0.28 更新到最新版本 0.80，经历了许多变化和改进。不仅 API 的用法

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我应该使用哪种人工智能代理框架？(CrewAI、Langgraph、Majestic-one 和 pure code）。

我应该使用哪种人工智能代理框架？(CrewAI、Langgraph、Majestic-one 和 pure code）。

随着大型语言模型的进步，人工智能模型现在能够对问题进行推理。起初，我们认为这些模型无法完成我们的工作，因为它们似乎只是搜索引擎的聊天机器人版本，我们能够用简单的推理来欺骗这些模型，但这变得越来越困难。这些大型语言模型现在能够逐步思考，并完成比简单回答问题更复杂的任务。 大型语言模型是通过预测前一个标记的下一个标记进行训练的。标记可以是单词、字符或称为子词的字符组。从这个结构，OpenA

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Magentic-One、AutoGen、LangGraph、CrewAI 或 OpenAI Swarm：哪种多人工智能代理框架最好？

Magentic-One、AutoGen、LangGraph、CrewAI 或 OpenAI Swarm：哪种多人工智能代理框架最好？

流行的多智能体编排框架的优缺点 生成式人工智能中的多智能体话题正在升温，每个主要科技巨头都发布了一些相关框架。 但是，应该选择哪个多智能体框架呢？选择实在太多了！！随着OpenAI发布Swarm和微软的Magentic-One，这个领域变得非常拥挤。因此，为了消除任何疑虑，我将尝试解释每个框架的关键特性、优缺点，让您决定哪个最适合您。我们将讨论：AutoG

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利用 CrewAI 构建自主多代理系统

利用 CrewAI 构建自主多代理系统

什么是多智能体自主系统以及如何使用CrewAI和LangChain构建一个？ 动机 实际上，我们对这些概念并不陌生；我们从电影中了解到它们。一个人指挥他们的AI，而AI通过使用各种工具来执行这些命令。这就是我们今天在AI系统崛起的道路上所走的方向。时代正在逐渐变化。在过去，人们无法独自完成一项任务，需要一个团队。没有团队，他们要么在一段时间后精疲力竭，要么达到能力的极限。最

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用于构建多代理系统的 LangGraph、Autogen 和 Crewai 比较研究

用于构建多代理系统的 LangGraph、Autogen 和 Crewai 比较研究

随着我们进入多智能体系统（MAS）的领域，了解专门为此目的设计的各种编程语言至关重要。在本文中，我们将通过比较 LangGraph、Autogen 和 Crewai —— 该领域的三大重要参与者，深入探讨 MAS 开发的世界。 介绍 多智能体系统（MAS）在各个行业中变得越来越重要。MAS是由多个智能体组成的系统，这些智能体相互之间以及与环境进行交互，以实现特定目标。在可用于构建M

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智能代理：Langchain、CrewAI 和 AutoGen 比较

智能代理：Langchain、CrewAI 和 AutoGen 比较

1. AI代理框架概述 在人工智能快速发展的领域，选择合适的框架是每个数据科学家和开发者必须做出的关键决策。AI代理生态系统正在迅速演变，提供越来越复杂的解决方案来自动化和优化复杂的流程。 智能代理革命带来了几种框架，每种框架都有其独特的特点。Langchain、CrewAI、AutoGen和Swarm在这个场景中脱颖而出，各自提供了管理和协调AI代理的独特方法。 本次基准

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如何使用 CrewAI 和 Gemini Pro 创建 AI 团队来撰写引人入胜的故事

如何使用 CrewAI 和 Gemini Pro 创建 AI 团队来撰写引人入胜的故事

你是否对AI生成引人入胜的故事这一想法感到着迷？如果是这样，你并不孤单！在本文中，我们将深入探讨一个结合CrewAI和Gemini Pro力量的入门项目，创建一个代理网络，通过用户输入的帮助来创作短篇故事。无论你是一个初出茅庐的程序员，一个希望探索数字前沿的讲故事者，还是仅仅对人工智能的潜力感到好奇，这本指南都适合你。 CrewAI 和 Gemini Pro 是什么？ 在我们深入探

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