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它是一个开源框架,可以编排角色扮演的 AI 智能体,通过促进协作使这些 AI 智能体无缝衔接,处理复杂问题。

这么说是不是有点生硬,不容易理解?我举个例子大家就明白了,比如:“我要输出一篇 AI 类的技术文章”。

使用 crewAI 怎么做这个事?

  1. 定义一个“高级研究分析师”智能体,目标为搜索分析 AI 和数据科学的最前沿发展,主要任务是对 2024 年 AI 最新进展进行全面分析,确定关键趋势、突破性技术和潜在的行业影响,最终答案输出一份完整的分析报告。

  2. 定义一个“技术内容策略师”智能体,目标为撰写关于技术进步的引人入胜的内容,主要任务是使用所提供的分析报告,撰写一篇引人入胜的博客文章,突出最重要的 AI 进步,保证文章既有信息量又易于理解,适合技术娴熟的受众,避免使用复杂的词汇,最终答案必须是至少 4 段的完整博客文章。

说下我觉得这里面有意思的事:

  1. 第一个智能体的输出,可以作为第二个智能体的输入。

  2. 每一个智能体都可以根据自己要达到目标,选择适合自己的大模型,比如,市面上 A 大模型适合分析,B 大模型适合撰写,那么第一个智能体就可以选择 A 大模型,第二个智能体可以选择 B 大模型。

  3. 给智能体定义目标和执行任务,使用的是提示词,无需编写复杂代码。

那么问题来了?

  • 我想给文章插入图片,怎么办?crewAI 还提供配置 Tools ,咱们可以自定义工具进行实现。

  • 我想使用自己的私有知识库,怎么办?crewAI 也提供解决方案,我正在探索中。

说到这,大家应该知道 crewAI 是什么了吧,不清楚的欢迎与我交流 ~

crewAI 提供了哪些特性?

  • 基于角色的代理设计:为代理定制特定的角色、目标和工具。

  • 自主代理间任务委托:代理能够自主地委托任务并在彼此之间询问,提高问题解决的效率。

  • 灵活的任务管理:使用可定制的工具定义任务,并动态分配给代理。

  • 流程驱动:目前仅支持顺序任务执行和层级流程,但正在开发更复杂的流程,如共识和自主流程。

  • 将输出保存为文件:将单个任务的输出保存为文件,以便后续使用。

  • 解析输出为 Pydantic 或 Json:将单个任务的输出解析为 Pydantic 模型或 Json 格式。

  • 与开源模型兼容:使用Open AI或开源模型或本地模型运行您的团队!

crewAI 提供了哪些案例?

  • 登录页面生成器

  • 在执行中加入人类输入

  • 旅行规划器

  • 股票分析

crewAI 现状

v0.1.0 版本是 2023-11-15 发布的,截止到目前它在 GitHub 上已经有了 9.6K 颗星的点赞了,目前最新版本是 v0.22.5,更新的比较快。

crewAI 提供了一个多智能体协作的平台,它通过智能体之间的互动和协作,提高了解决复杂问题的能力,这些都是单个智能体系统难以比拟的。

个人认为,多智能体协作平台做出的东西可以颠覆目前很多的单智能体应用,好好进行任务编排,大有可为。

后续我会使用 crewAI 框架,实现一些案例,欢迎大家关注,我会将代码开源到:https://github.com/xinliangnote/crewAI-labs 想要交流的,也可以加我微信,进交流群。

加我微信时,请备注“AI”,谢谢。

持续分享 AIGC、大模型,个人 GitHub 9K+ Star,欢迎关注。

crewAI 是什么?它是一个开源框架,可以编排角色扮演的 AI 智能体,通过促进协作使这些 AI 智能体无缝衔接,处理复杂问题。这么说是不是有点生硬,不容易理解?我举个例子大家就明白了,比如:“我要输出一篇 AI 类的技术文章”。使用 crewAI 怎么做这个事?定义一个“高级研究分析师”智能体,目标为搜索分析 AI 和数据科学的最前沿发展,主要任务是对 2024 年 AI 最新进展进行全面分析...
前言:我是一名PC/移动互联网的产品经理,现在正在努力转型进入 人工智能 领域。本篇文章总结了 一个 刚刚学习到的 AI 产品设计 框架 框架 中整合了很多目前 AI 方面的知识体系。也许这个设计 框架 能够给想学习 AI 的朋友们 一个 知识 框架 ,也就是学习 AI 到底都要学习哪些知识的 一个 框架 ,希望借此文章能够给大家抛砖引玉,与大家共同学习。本文分为两个主要章节。首先,从基础概念的角度给大家介绍一下这个产品设计 框架 。第二章则使用了 一个 小示例来讲解如何应用 框架 。简单Agent如上图,这就是本篇要讲解的 AI 产品设计 框架 。其中左侧的Agent就是今天的主角,可以称为“学习的基于效用的Agent”。这个名称中包含了三个部分,我们就先
项目地址:https://gitcode.com/joaomdmoura/cre wAI Cre wAI 一个 开源项目,旨在通过自动化和 智能 化的方式,帮助 团队 更高效、更透明地进行 协作 。它利用先进的机器学习技术和数据分析,为 团队 提供了一种全新的管理方式。 机器学习: Cre wAI 的核心是其采用的机器学习模型,这些模型能够预测任务完成时间、识别工作模式...
一、生成式 AI 大幅提升语音 助手 智能 化程度 阿里 M6 赋能的全新版天猫精灵现身网络,具备 多轮对话 AI GC 和个性化表达能力,效果惊艳。接入“鸟鸟分鸟”模型的天猫精灵根据脱口秀演员鸟鸟进行个性化定制,在音色、语调等方面赋予了语音 助手 人格化特征。 我们认为, 智能 音箱是受众最广、最便捷的 人工智能 设备之有望大幅受益于生成式 AI 带来的技术变革。生成式 AI 赋予 智能 音箱“理解”用户意图、满足个性化要求、进行多轮对话甚至情感陪护等需求,将大幅提升使用体验,有望带来市场需求的第二次爆发。 二、场景+生态共振, 智能 终端作为载体+入口有望爆发 AI OS 时代,自然语言交互将成为人机互动的主要形式, 智能 音箱/ 智能 助手 作为主流的自然语言接收入口,未来有望转化为人与万物互联的重要流量入口。场景、生态共振, 智能 终端种类、数量均有望实现爆发式发展。以阿里新 智能 音箱可以窥见,未来 智能 音箱有望作为“ AI 助手 ”的“口”和“耳”,建立起人类语音和 AI 大模型的互动通道。另外, 智能 耳机、 智能 手表、 智能 手机语音 助手 等都可能充当此类角色,成为优质的 AI OS 流
很抱歉,作为 AI 语言模型(语言生成 AI )的我无法真正意义上创建 一个 像人一样的 人工智能 ,无法在客观意义上拥有自我意识和情感,只能提供基于编程实现的一些能力方面的建议。以下是一些你可以考虑在Python中实现 人工智能 的技术和 框架 : 1.自然语言处理(NLP):Python是自然语言处理的主要工具之一。用Python编写的textblob、nltk等库可以用于分析和处理文本数据,进行文本挖掘、情感分析、实体识别等任务。 2. 机器学习:Python的机器学习库(如scikit-learn、keras、tensorflow等)可以帮助您构建用于自动化决策的模型。 3. 图像处理:Python的图像处理库(如OpenCV)可以帮助您处理和分析图像数据。 4. 语音和语音识别:Python的语音处理库(如pydub和SpeechRecognition)和语音识别API可以帮助您处理、转换和理解人类语音。 5. 聊天机器人:Python的聊天机器人 框架 (如chatterbot、Rasa等)可以帮助您创建具有人类交互体验的聊天机器人。