AI Agent开发实战㉒｜CrewAI多Agent协作实战：让多个Agent分工合作
一个Agent既能写代码、又能查文档、还能做测试？这是全能幻想。现实中，让多个专业Agent各司其职，效果更好。CrewAI就是为此而生：定义Agent角色、分配任务、协调执行。
一、多Agent协作的价值
单Agent的局限：
场景：自动化软件开发 单Agent尝试： 1. 理解需求 2. 设计架构 3. 编写代码 4. 编写测试 5. 代码审查 6. 部署上线 问题： - 任务太多，容易遗忘或混乱 - 不同任务需要不同的专业知识 - 缺乏相互监督，错误难发现 - 上下文窗口不够用多Agent协作优势：
需求分析师Agent：理解需求、输出需求文档 架构师Agent：设计架构、输出设计文档 开发Agent：编写代码 测试Agent：编写测试用例 审查Agent：代码审查 部署Agent：自动化部署 优势： - 专业分工，质量更高 - 相互监督，减少错误 - 并行执行，效率更高 - 上下文隔离，不会混乱二、CrewAI核心概念
2.1 Agent（智能体）
fromcrewaiimportAgent# 定义Agentrequirements_analyst=Agent(role="需求分析师",goal="理解用户需求并输出结构化的需求文档",backstory=""" 你是一名资深需求分析师，有10年软件需求分析经验。 擅长与用户沟通，能够从模糊的描述中提炼出清晰的需求。 """,verbose=True,allow_delegation=False,llm=llm)developer=Agent(role="Python开发工程师",goal="根据需求文档编写高质量的Python代码",backstory=""" 你是一名资深Python开发，精通FastAPI、SQLAlchemy等框架。 注重代码质量，遵循PEP8规范，编写清晰的注释。 """,verbose=True,allow_delegation=True,# 允许委托给其他Agentllm=llm)reviewer=Agent(role="代码审查专家",goal="审查代码质量，发现潜在问题",backstory=""" 你是一名代码审查专家，关注代码质量、安全性、性能。 会从多个维度检查代码，并提出改进建议。 """,verbose=True,allow_delegation=False,llm=llm)2.2 Task（任务）
fromcrewaiimportTask# 定义任务analysis_task=Task(description=""" 分析用户需求并输出需求文档。 用户需求： {user_requirement} 输出格式： 1. 功能需求列表 2. 非功能需求列表 3. 技术约束 4. 验收标准 """,expected_output="结构化的需求文档",agent=requirements_analyst)development_task=Task(description=""" 根据需求文档编写Python代码。 需求文档： {requirements_doc} 要求： 1. 使用FastAPI框架 2. 使用SQLAlchemy ORM 3. 包含完整的错误处理 4. 添加单元测试 """,expected_output="完整的Python项目代码",agent=developer,context=[analysis_task]# 依赖前面的任务
