团队：协调 Crew 和 Process

团队：编排工作组与流程

我们有智能体（执行者）和任务（工作内容）。**工作组（Crew）**是将它们整合在一起并管理执行流程的实体。

组建工作组

一个 Crew 通过智能体列表和任务列表进行初始化。它作为整个操作的容器。

from crewai import Crew, Process

my_crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, write_task],
    verbose=True
)

流程：工作流风格

任务应该如何执行？CrewAI 支持不同的 Process 类型。

1. 顺序执行（默认）

这是“瀑布式”方法。任务按照它们在 tasks 列表中列出的顺序执行。第一个任务的输出会自动作为上下文传递给第二个任务，依此类推。这对于线性工作流非常理想。

[Task A] -> Output -> [Task B] -> Output -> [Task C]

2. 分层执行

这模拟了管理结构。你定义了一系列任务，但不是手动分配它们，而是由一个“经理”智能体（CrewAI 为你创建）分析任务并根据智能体的角色将其委派给可用的智能体。要使用此功能，你必须指定一个 manager_llm。

my_crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[task1, task2],
    process=Process.hierarchical,
    manager_llm=gpt4_llm
)

启动：引擎启动

要启动流程，你需要调用 kickoff() 方法。在这里，你为任务/智能体中定义的任何变量传递输入。

inputs = {'topic': 'Quantum Computing'}
result = my_crew.kickoff(inputs=inputs)

print(result)

结果是一个 CrewOutput 对象，其中包含最终答案、token 使用统计信息和各个任务的输出。

内存与缓存

通过在工作组配置中设置 memory=True，你可以让智能体记住过去的交互（短期记忆）并在不同运行之间回忆信息（长期记忆）。我们将在后续章节中深入探讨这一点，但请记住 Crew 类处理此持久化层。