Crew のデバッグ: CrewAI でのエージェントとタスクの分離
CrewAI を使用した複雑なマルチエージェント AI システムの開発は、すぐに困難になる可能性があります。 この投稿では、デバッグを容易にし、反復を高速化するために、個々のエージェントとタスクを分離してテストする方法を示します。
孤立の利点
CrewAI システム内のコンポーネントを分離することは、単体テストに似ています。 このアプローチには、いくつかの重要な利点があります。
- 簡素化されたデバッグ: 単一のエージェントまたはタスクに焦点を当てることで問題を迅速に特定し、システム全体からログを選別する必要がなくなります。
- 迅速な反復: スタッフ全体を繰り返し実行することなく、エージェントの動作やタスク定義の変更をテストします。
- ターゲットを絞ったパフォーマンスの最適化: システムの残りの部分から分離すると、個々のコンポーネントをより効果的にプロファイリングして最適化します。
核となる要素を調べてみましょう:
-
researcher
エージェント (agents.yaml
):researcher: role: "Senior Research Analyst" goal: "Uncover groundbreaking technologies in AI" backstory: "A highly skilled researcher with a passion for AI advancements." llm: gemini/gemini-1.5-flash # Replace with your preferred LLM allow_delegation: false tools: - WebSearchTool
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research_task
(tasks.yaml
):research_task: description: "Research the latest developments in AI for 2024." expected_output: "A report summarizing the key AI trends." agent: researcher
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IndependentCrew
クラス (crew.py
):from crewai import Agent, Crew, Process, Task from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task from .tools import WebSearchTool @CrewBase class IndependentCrew(): """IndependentCrew crew""" agents_config = 'config/agents.yaml' tasks_config = 'config/tasks.yaml' @agent def researcher(self) -> Agent: return Agent( config=self.agents_config['researcher'], verbose=True, tools=[WebSearchTool()] ) @task def research_task(self) -> Task: return Task( config=self.tasks_config['research_task'], ) @crew def crew(self) -> Crew: """Creates the IndependentCrew crew""" return Crew( agents=self.agents, tasks=self.tasks, process=Process.sequential, verbose=True, )
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エージェントを独立して実行する (
run_agent.py
): この例では、Crew コンテキストの外でエージェントを作成して使用し、カスタム タスクを実行して、定義されたエージェントとタスクを再利用する方法を示します。 -
タスクを独立して実行する (
run_task.py
): これは、同期実行と非同期実行を含む、タスクの独立した作成と実行、およびカスタム コンテキストとツールの使用を示します。 また、定義されたタスクをカスタム コンテキストで再利用することも示しています。
結論
エージェントとタスクを独立して実行できる機能により、CrewAI 開発に大幅な柔軟性と制御が提供されます。 この分離されたテスト アプローチにより、デバッグが合理化され、反復が加速され、全体的な効率が向上します。 提供されているコード例は、この手法をプロジェクトに統合するための実用的な出発点となります。 詳細とサポートについては、必ず CrewAI のドキュメントと GitHub リポジトリを参照してください。
リソース:
- GitHub リポジトリ: https://www.php.cn/link/cd50a6640d6284992905dc447fd7701d
- CrewAI ドキュメント: https://www.php.cn/link/df5665df072805334c14ca0c79bbe794
以上がCrew のデバッグ: CrewAI でのエージェントとタスクの分離の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。
