你的第一个 Crew：快速入门指南

你的第一个工作组（Crew）：快速入门指南

理论固然重要，但没有什么比运行代码更能说明问题。在本章中，我们将构建一个简单的工作组，用于研究一个技术主题并撰写一篇简短的博客文章。我们将使用 CrewAI CLI 来生成项目结构。

搭建项目骨架

打开你的终端并运行 create 命令。我们将项目命名为 latest_ai_news。

crewai create crew latest_ai_news

CLI 会要求你选择一个提供商（如 OpenAI）和一个模型。完成后，进入你的新文件夹：

cd latest_ai_news

理解目录结构

CrewAI 鼓励清晰地分离关注点。这是生成项目的布局：

latest_ai_news/
├── src/
│   └── latest_ai_news/
│       ├── config/
│       │   ├── agents.yaml    <-- 在此定义你的智能体角色
│       │   └── tasks.yaml     <-- 在此定义任务
│       ├── crew.py            <-- 将所有内容绑定在一起的逻辑
│       └── main.py            <-- 运行工作组的入口点
├── .env                       <-- API 密钥（不要提交此文件）
└── pyproject.toml             <-- 依赖项

步骤 1：配置智能体

打开 src/latest_ai_news/config/agents.yaml。此文件允许你使用自然语言定义智能体，保持代码整洁。我们来定义一个研究员（Researcher）和一个撰稿人（Writer）。

src/latest_ai_news/config/agents.yaml

researcher:
  role: >
    资深数据研究员
  goal: >
    发现 {topic} 领域的尖端发展
  backstory: >
    你是一名经验丰富的科技记者，天生擅长
    发现最重要的新闻。你将事实置于炒作之上。

writer:
  role: >
    科技内容策略师
  goal: >
    撰写引人入胜的科技进展内容
  backstory: >
    你是一位著名的作家，以善于简化复杂主题而闻名。
    你的写作基于数据研究员的工作成果。

注意到 {topic} 占位符了吗？在运行工作组时，我们将传递这个动态输入。

步骤 2：配置任务

接下来，打开 src/latest_ai_news/config/tasks.yaml。我们定义智能体需要做什么。

src/latest_ai_news/config/tasks.yaml

research_task:
  description: >
    对 {topic} 进行彻底研究。
    识别关键趋势和突破性技术。
  expected_output: >
    一份包含前 5 大趋势的列表，并附有简要描述。
  agent: researcher

writing_task:
  description: >
    利用研究结果，撰写一篇关于 {topic} 的博客文章。
  expected_output: >
    一篇由 4 个段落组成的 Markdown 格式的博客文章。
  agent: writer

步骤 3：工作组逻辑

查看 src/latest_ai_news/crew.py。CLI 已经生成了用于加载这些 YAML 文件的 Python 代码。它使用装饰器（@agent、@task、@crew）将 YAML 配置映射到实际的 Python 类实例。

步骤 4：运行工作组

运行之前，请确保你的 .env 文件包含你的 API 密钥（例如，OPENAI_API_KEY=sk-...）。

现在，使用以下命令执行工作组。这将调用 main.py 中的逻辑。

crewai run

你将看到智能体在控制台中进行交互：研究员将生成趋势，撰稿人将接手并起草文章。恭喜你！你刚刚构建了你的第一个多智能体 AI 系统。