🔥 CrewAI 实战：构建多 Agent 协作团队

🔥 CrewAI 实战：构建多 Agent 协作团队

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🔍 引言

在 AI 时代，单一 Agent 已经难以应对复杂的多步骤任务。多 Agent 协作系统通过角色分工、任务编排，让多个 AI 智能体像团队一样协同工作。本文将带你从零开始构建一个基于 CrewAI 的多 Agent 协作系统，实现研究员、分析师、报告撰写员的分工协作。

🎯 项目亮点

特性	实现方式	技术亮点
🤖 多角色分工	CrewAI Agent	专业化角色定义
🔄 任务编排	CrewAI Task	顺序执行与上下文传递
🛠️ 工具集成	BaseTool	统一工具调用
📊 数据处理	SQLite + Pandas	结构化数据查询
📧 报告输出	文件写入	自动化报告生成
🤖 LLM 集成	DeepSeek API	高效推理能力

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🏗️ 整体架构

flowchart TB subgraph CrewAI["CrewAI Multi-Agent 系统"] subgraph Agents["Agent 角色层"] R[Researcher<br/>研究员] A[Analyst<br/>分析师] W[Writer<br/>撰写员] end subgraph Tasks["Task 任务层"] RT[Research Task<br/>研究任务] AT[Analysis Task<br/>分析任务] WT[Write Task<br/>撰写任务] end subgraph Tools["Tool 工具层"] TS[TavilySearch<br/>网络搜索] WE[Weather<br/>天气查询] DQ[DatabaseQuery<br/>数据库查询] CA[Calculator<br/>计算器] FW[FileWriter<br/>文件写入] end subgraph LLM_Lary["LLM 层"] LLM[DeepSeek V4<br/>推理引擎] end end RT --> TS RT --> WE RT --> DQ AT --> CA WT --> FW R --> RT A --> AT W --> WT Agents --> LLM_Lary RT --> |context| AT AT --> |context| WT classDef task fill:#e1f5fe,stroke:#01579b,stroke-width:1px; classDef crewAI fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d,stroke-width:1px; classDef agents fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:1px; class Tasks task; class CrewAI crewAI; class Agents agents;

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🚀 核心功能实现

1. 工具定义

在 CrewAI 中，工具通过继承 BaseTool 类实现，每个工具需要定义 name、description 和 _run 方法：

from crewai.tools import BaseTool
import math
import requests
import sqlite3
import pandas as pd

class Calculator(BaseTool):
    name: str = "Calculator"
    description: str = "执行数学计算，输入纯数学表达式，如 '2+3*4'。"

    def _run(self, expression: str) -> str:
        """执行数学计算，输入纯数学表达式，如 '2+3*4'。"""
        allowed = set("0123456789.+-*/() ")
        if not all(c in allowed for c in expression):
            return "Error: 表达式包含非法字符"
        try:
            return str(eval(expression, {"__builtins__": {}}, math.__dict__))
        except Exception as e:
            return f"Error: {str(e)}"


class Weather(BaseTool):
    name: str = "Weather"
    description: str = "查询指定城市的实时天气，输入城市中文名，如 '北京'。"

    def _run(self, city: str) -> str:
        """查询指定城市的实时天气，输入城市中文名，如 '北京'。"""
        geo_url = f"https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search?name={city}&count=1"
        geo_data = requests.get(geo_url).json()
        if not geo_data.get("results"):
            return f"未找到城市 {city}"
        lat = geo_data["results"][0]["latitude"]
        lon = geo_data["results"][0]["longitude"]
        weather_url = f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={lat}&longitude={lon}&current_weather=true"
        w_data = requests.get(weather_url).json()
        cur = w_data["current_weather"]
        return f"{city}当前温度 {cur['temperature']}°C，风速 {cur['windspeed']} km/h"


class DatabaseQuery(BaseTool):
    name: str = "DatabaseQuery"
    description: str = "执行SQL查询，可查询 sales 表（含 product, amount, date 字段）。"

    def _run(self, query: str) -> str:
        """执行SQL查询，可查询 sales 表（含 product, amount, date 字段）。"""
        init_db()
        try:
            conn = sqlite3.connect("sales.db")
            df = pd.read_sql_query(query, conn)
            conn.close()
            if df.empty:
                return "查询结果为空"
            return df.to_string(index=False)
        except Exception as e:
            return f"查询出错: {e}"


class FileWriter(BaseTool):
    name: str = "FileWriter"
    description: str = "将内容写入文件，例如 'report.md'。"

    def _run(self, filename: str, content: str) -> str:
        """将内容写入文件，例如 'report.md'。"""
        try:
            with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
                f.write(content)
            return f"成功写入文件: {filename}"
        except Exception as e:
            return f"写入失败: {e}"

2. Agent 角色定义

2.1 LLM 配置

from crewai import LLM

llm = LLM(
    model="deepseek/deepseek-v4-pro",  # 模型名称
    base_url="https://api.deepseek.com",  # API 基础地址
    temperature=0,  # 温度参数（0-1，越低越确定性）
    reasoning_effort="high",  # 推理深度
)

2.2 Agent 参数详解

from crewai import Agent

researcher = Agent(
    role="资深研究员",  # 角色名称
    goal="利用网络搜索、数据库、天气等工具收集和分析信息，输出关键发现。",  # 目标
    backstory="你是一个全栈研究员，能使用各种工具获取实时数据、查询内部系统。",  # 背景故事
    tools=[tavily_search, Weather(), DatabaseQuery(), Calculator()],  # 分配的工具
    verbose=True,  # 是否输出详细日志
    allow_delegation=False,  # 是否允许委派任务
    llm=llm  # 指定的 LLM
)

analyst = Agent(
    role="高级数据分析师",
    goal="处理研究员获得的原始数据，进行计算、对比，提炼出有价值的洞察。",
    backstory="你是数据专家，擅长从表格和数字中看出趋势。",
    tools=[Calculator()],
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    llm=llm
)

writer = Agent(
    role="报告撰写员",
    goal="根据分析师的洞察，撰写结构清晰、语言流畅的Markdown报告，并保存文件。",
    backstory="你是一名技术文档工程师，追求简洁与严谨。",
    tools=[FileWriter()],
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    llm=llm
)

Agent 完整参数表：

参数	类型	必需	说明
role	str	✅	Agent 的角色名称，定义其在团队中的职能
goal	str	✅	Agent 的目标，驱动其行为决策
backstory	str	✅	Agent 的背景故事，增强角色一致性
tools	listBaseTool	❌	分配给 Agent 的工具列表
llm	LLM	❌	指定使用的语言模型
verbose	bool	❌	启用详细日志输出，默认 False
allow_delegation	bool	❌	允许 Agent 委派任务给其他 Agent
max_iter	int	❌	最大迭代次数，默认 20
max_rpm	int	❌	每分钟最大请求数
memory	bool	❌	启用记忆功能，默认 True
cache	bool	❌	启用工具结果缓存，默认 True
respect_context_window	bool	❌	尊重上下文窗口限制，默认 True

3. 任务编排

from crewai import Task

research_task = Task(
    description="""
    1. 使用 search 工具搜索"2026年5月全国天气趋势"。
    2. 使用 weather 工具查询"北京"和"深圳"的当前天气。
    3. 使用 database_query 查询所有销售记录。
    请将以上三项结果整理为一份要点列表。
    """,
    expected_output="一份包含天气趋势、两个城市实时天气、销售记录表的要点列表。",
    agent=researcher
)

analysis_task = Task(
    description="""
    根据研究员提供的数据：
    - 计算总销售额（用计算器）。
    - 简单评论天气是否可能影响销售（例如高温或暴雨与销售额的关系）。
    """,
    expected_output="包含总销售额和一个简短天气影响评述的文本。",
    agent=analyst,
    context=[research_task]  # 依赖研究员的任务输出
)

write_task = Task(
    description="""
    基于分析师的结论，撰写一份名为 weather_sales_report.md 的Markdown报告。
    标题：《天气与销售关联分析报告》
    内容需包含：数据概览、天气情况、销售总额、影响简评。
    """,
    expected_output="完整的Markdown报告。",
    agent=writer,
    output_file="weather_sales_report.md",
    context=[analysis_task]
)

Task 完整参数表：

参数	类型	必需	说明
description	str	✅	任务的详细描述
expected_output	str	✅	期望的输出格式/内容
agent	Agent	✅	执行此任务的 Agent
context	listTask	❌	前置任务列表，用于上下文传递
output_file	str	❌	输出文件路径
tools	listBaseTool	❌	任务专用工具（覆盖 Agent 工具）
async_execution	bool	❌	是否异步执行，默认 False
config	dict	❌	任务特定配置
callback	function	❌	任务完成回调函数

4. Crew 组装与执行

from crewai import Crew, Process

crew = Crew(
    agents=[researcher, analyst, writer],  # Agent 列表
    tasks=[research_task, analysis_task, write_task],  # Task 列表
    process=Process.sequential,  # 执行流程
    verbose=True,  # 日志级别
    memory=True,  # 启用记忆
    embedder={  # 嵌入配置
        "provider": "openai",
        "model": "text-embedding-3-small"
    },
    share_crew=True  # 共享 Crew 实例
)

result = crew.kickoff()
print("最终输出：\n", result)

Crew 完整参数表：

参数	类型	必需	说明
agents	listAgent	✅	Agent 列表
tasks	listTask	✅	Task 列表
process	Process	❌	执行流程：sequential/hierarchical/parallel
verbose	int	❌	启用详细日志输出，默认 False
memory	bool	❌	启用 Crew 级别记忆，默认 False
embedder	dict	❌	嵌入模型配置
planning	bool	❌	启用任务规划，默认 False
planning_llm	LLM	❌	规划使用的 LLM
max_rpm	int	❌	全局每分钟请求数限制
language	str	❌	输出语言，默认 "zh"
step_callback	function	❌	每步执行后的回调
share_crew	bool	❌	共享 Crew 实例

Process 执行模式：

模式	说明	适用场景
Process.sequential	顺序执行	任务有明确先后依赖
Process.hierarchical	层级管理	需要 Manager Agent 协调
Process.parallel	并行执行	任务相互独立可同时执行

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📦 依赖与环境配置

安装依赖

pip install crewai crewai-tools langchain-core python-dotenv requests pandas

环境变量配置（.env）

TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key

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💡 使用示例

运行命令

python main.py

执行流程

sequenceDiagram participant User as 用户 participant Researcher as 研究员 participant Analyst as 分析师 participant Writer as 撰写员 User->>Researcher: 启动任务 Researcher->>Researcher: 搜索天气趋势 Researcher->>Researcher: 查询北京天气 Researcher->>Researcher: 查询深圳天气 Researcher->>Researcher: 查询销售数据 Researcher-->>Analyst: 返回综合要点列表 Analyst->>Analyst: 计算总销售额 Analyst->>Analyst: 分析天气影响 Analyst-->>Writer: 返回分析结论 Writer->>Writer: 撰写 Markdown 报告 Writer->>Writer: 保存 weather_sales_report.md Writer-->>User: 返回完整报告

输出示例

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🔧 核心技术解析

1. Agent 角色设计原则

原则	说明
专业化	每个 Agent 只负责一个领域
职责清晰	通过 role 和 goal 明确定位
工具匹配	根据职责分配必要的工具
可追溯	通过 verbose 模式追踪执行过程
LLM 独立	每个 Agent 可使用独立的 LLM

2. 任务上下文传递

CrewAI 通过 context 参数实现任务间数据传递：

analysis_task = Task(
    ...,
    context=[research_task]  # 研究员的输出作为分析师的输入
)

flowchart LR R[Researcher<br/>研究输出] -->|context| A[Analyst<br/>分析输入] A[Analyst<br/>分析输出] -->|context| W[Writer<br/>撰写输入]

3. 工具权限控制

每个 Agent 只分配必要的工具：

Agent	工具权限	理由
研究员	搜索、天气、数据库、计算器	需要收集各种数据源
分析师	仅计算器	专注于数据分析
撰写员	仅文件写入	专注于输出生成

4. LLM 集成策略

flowchart TB subgraph LLM配置["LLM 配置选项"] A[全局 LLM<br/>Crew 级别] B[独立 LLM<br/>Agent 级别] C[规划 LLM<br/>Planning 级别] end A --> |所有 Agent 默认使用| Crew B --> |特定任务优化| Agents C --> |任务规划| Planning

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🚀 技术洞察

1. 角色分工的重要性

多 Agent 的核心价值在于分工协作：

• 研究员：负责信息收集（外部搜索、数据库查询）
• 分析师：负责数据处理和洞察提炼
• 撰写员：负责结构化输出

2. BaseTool vs @tool 装饰器

CrewAI 推荐使用 BaseTool 类而非 LangChain 的 @tool 装饰器：

特性	BaseTool	@tool 装饰器
集成度	CrewAI 原生	需适配
类型提示	完整支持	部分支持
缓存机制	内置	需额外配置
异步支持	支持	需适配

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📊 性能优化建议

优化方向	具体措施
任务并行化	将可并行的任务设置为并行执行
结果缓存	启用 cache=True 缓存重复查询结果
工具选择优化	根据 Agent 角色精简工具列表
日志级别控制	生产环境降低 verbose 级别
异步执行	使用 async_execution=True 支持异步工具调用
上下文窗口	启用 respect_context_window=True 避免溢出
记忆管理	合理使用 memory=True 平衡性能和资源

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🎯 总结与展望

本文要点

1. ✅ 使用 CrewAI 构建多 Agent 协作系统
2. ✅ 定义专业化的 Agent 角色（研究员、分析师、撰写员）
3. ✅ 实现任务编排与上下文传递
4. ✅ 集成多种工具（搜索、天气、数据库、计算器）
5. ✅ 自动生成结构化报告
6. ✅ 配置 DeepSeek LLM 实现高效推理

未来方向

• 🔄 动态角色分配：根据任务自动选择合适的 Agent
• 🧠 角色沟通：Agent 之间可以直接沟通
• 📊 性能监控：追踪每个 Agent 的执行效率
• 🔒 权限管理：细粒度的工具访问控制
• 📱 UI 界面：可视化展示多 Agent 协作过程

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