Reponse Rapide
CrewAI est un framework Python pour creer des equipes d'agents IA autonomes. Chaque agent a un role, des objectifs et des outils, et ils collaborent pour accomplir des taches complexes.
Introduction
Les systemes multi-agents representent l'avenir de l'IA. Au lieu d'un seul LLM, vous orchestrez plusieurs agents specialises qui collaborent comme une equipe humaine.
Concepts Cles
Agent
Un agent est une entite autonome avec :
- Un role (ex: "Chercheur", "Redacteur")
- Un objectif (goal)
- Une personnalite (backstory)
- Des outils optionnels
Task
Une tache definit ce qu'un agent doit accomplir :
- Description de la tache
- Resultat attendu
- Agent assigne
Crew
L'equipe qui coordonne les agents et leurs taches.
Installation
pip install crewai crewai-tools
Exemple : Equipe de Recherche
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
# Agent Chercheur
researcher = Agent(
role="Senior Research Analyst",
goal="Trouver les dernieres tendances en cybersecurite",
backstory="Expert en veille technologique avec 10 ans d'experience",
verbose=True
)
# Agent Redacteur
writer = Agent(
role="Tech Content Writer",
goal="Rediger des articles clairs et engageants",
backstory="Journaliste tech specialise en securite informatique",
verbose=True
)
# Tache de recherche
research_task = Task(
description="Rechercher les 5 principales menaces cyber de 2025",
expected_output="Liste detaillee avec sources",
agent=researcher
)
# Tache de redaction
writing_task = Task(
description="Rediger un article base sur la recherche",
expected_output="Article de blog de 800 mots",
agent=writer
)
# Creer l'equipe
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[research_task, writing_task],
process=Process.sequential
)
# Executer
result = crew.kickoff()
Ajouter des Outils
from crewai_tools import SerperDevTool, WebsiteSearchTool
search_tool = SerperDevTool()
web_tool = WebsiteSearchTool()
researcher = Agent(
role="Researcher",
goal="Rechercher des informations",
tools=[search_tool, web_tool],
verbose=True
)
Modes d'Execution
Sequential
Les taches s'executent dans l'ordre. Chaque agent attend la fin du precedent.
process=Process.sequential
Hierarchical
Un manager coordonne les agents et delegue les taches.
process=Process.hierarchical
Cas d'Usage
- Analyse de marche : Recherche + Analyse + Rapport
- Creation de contenu : Recherche + Redaction + Edition
- Support client : Triage + Resolution + Suivi
- Code review : Analyse + Suggestions + Documentation
Bonnes Pratiques
- Roles specifiques : Chaque agent doit avoir un role clair
- Objectifs mesurables : Definir des criteres de succes
- Outils adaptes : Donner les bons outils aux bons agents
- Verbose en dev : Activer les logs pour debugger
Conclusion
CrewAI transforme la facon dont nous utilisons les LLMs. En combinant plusieurs agents specialises, vous pouvez automatiser des workflows complexes qui etaient impossibles avec un seul modele.