1天1个项目介绍|crewAI-带你做Agent

手把手带你从零搭一个多 Agent 项目，并告诉你做完后能投哪些岗位、简历怎么写。

项目架构：先搞清楚你在做什么

用户输入主题
      ↓
  🔍 研究员 Agent
  （联网搜索 + 整理资料）
      ↓
  ✍️ 写作者 Agent
  （生成结构化文章）
      ↓
  ✅ 审核者 Agent
  （检查质量 + 输出最终版）
      ↓
  输出：完整报告 / 文章

这是一个"自动内容生产系统"——输入一个话题，三个 Agent 分工协作，自动产出一篇完整的分析文章。这类系统在企业里已经在用了，你把它做出来就是一个真实的业务级项目。

第一步：环境准备

系统要求：Python 3.10+，有 OpenAI 或 Claude API Key

# 安装 crewAI
pip install crewai crewai-tools

# 验证安装
python -c "import crewai; print(crewai.__version__)"

新建项目目录：

mkdir my-crew-agent && cd my-crew-agent
touch main.py .env

在 .env 里配置 API Key：

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx
# 或者用 Claude
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx

第二步：定义三个 Agent

# main.py
import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools import SerperDevTool

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的API Key"

# 工具：联网搜索
search_tool = SerperDevTool()

# Agent 1：研究员
researcher = Agent(
    role='资深研究员',
    goal='深入调研"{topic}"，找到最有价值的信息和数据',
    backstory='''你是一个有10年经验的行业研究员，
    擅长快速定位权威信息来源，善于发现别人忽略的细节。''',
    tools=[search_tool],
    verbose=True,
    max_iter=3  # 最多思考3轮，控制成本
)

# Agent 2：写作者
writer = Agent(
    role='内容创作专家',
    goal='把研究结果转化为一篇逻辑清晰、深度够的中文文章',
    backstory='''你是一个技术写作专家，
    擅长用通俗易懂的语言讲清楚复杂的技术概念。''',
    verbose=True
)

# Agent 3：审核者
reviewer = Agent(
    role='质量审核官',
    goal='审查文章的准确性、完整性和可读性，提出具体改进意见',
    backstory='''你有严格的质量标准，会指出文章中的逻辑漏洞、
    事实错误和表达不清楚的地方。''',
    verbose=True
)

第三步：分配任务

# 任务1：调研
research_task = Task(
    description='''
    调研主题：{topic}
    
    要求：
    1. 找到至少5个核心知识点
    2. 每个知识点附上数据或案例支撑
    3. 标注信息来源
    ''',
    expected_output='一份包含5个核心知识点的结构化调研报告',
    agent=researcher
)

# 任务2：写作
write_task = Task(
    description='''
    根据调研报告，写一篇800-1200字的深度文章。
    
    格式要求：
    - 开头吸引人，直接说痛点或亮点
    - 用小标题分段，逻辑递进
    - 结尾有行动建议
    ''',
    expected_output='一篇格式规范、内容深度的中文文章',
    agent=writer,
    context=[research_task]  # 依赖调研任务的输出
)

# 任务3：审核
review_task = Task(
    description='''
    审核这篇文章，检查：
    1. 事实是否准确
    2. 逻辑是否连贯
    3. 表达是否清晰
    
    给出修改后的最终版本。
    ''',
    expected_output='经过审核和优化的最终文章',
    agent=reviewer,
    context=[write_task]
)

第四步：启动 Crew 运行

# 组建团队
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer, reviewer],
    tasks=[research_task, write_task, review_task],
    process=Process.sequential,  # 顺序执行
    verbose=True
)

# 运行！
result = crew.kickoff(inputs={'topic': 'AI Agent在招聘行业的应用'})

# 保存结果
with open('output.md', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(str(result))

print("✅ 完成！结果已保存到 output.md")

运行后你会在终端看到三个 Agent 依次工作的全过程，每个 Agent 的思考步骤都可见。

进阶：加一个 Web 界面（让项目更完整）

用 Streamlit 包一层，变成可在线使用的工具：

pip install streamlit

# app.py
import streamlit as st
from main import crew  # 导入你写的crew

st.title("🤖 AI 内容生产助手")
st.caption("基于 crewAI 多 Agent 框架")

topic = st.text_input("输入你想调研的话题：", placeholder="例如：2026年AI招聘趋势")

if st.button("开始生成") and topic:
    with st.spinner("三个 Agent 正在协作中..."):
        result = crew.kickoff(inputs={'topic': topic})
    st.markdown("## 📄 生成结果")
    st.markdown(str(result))
    st.download_button("下载报告", str(result), "report.md")

streamlit run app.py

有了 Web 界面，你的项目就从"代码练习"变成了"可演示的产品"。

做完这个项目，能投哪些岗位？

最适合投的是 AI 应用工程师，这个岗位现在需求最大、门槛最可控，你的项目完全匹配。

简历怎么写？

❌ 没说服力的写法

学习了 crewAI 框架，了解多 Agent 开发原理

✅ 有说服力的写法

AI 内容生产系统（个人项目）

• 基于 crewAI 设计三 Agent 协作工作流（研究员→写作者→审核者），实现从话题输入到完整报告全自动化
• 集成 SerperDev 联网搜索工具，Agent 可实时获取最新信息，信息准确率提升约 40%
• 用 Streamlit 构建 Web 界面并部署，支持用户输入话题在线生成报告
• 技术栈：crewAI · Python · OpenAI API · Streamlit · SerperDev
• GitHub：github.com/你的用户名/crew-content-agent

面试时准备好这两个问题

Q：为什么用多 Agent 而不是单个大 Prompt？

单Prompt在复杂任务上容易"跑偏"，而且不好调试。多Agent的好处是每个Agent职责明确，可以单独调优；研究和写作分离，质量更稳定；还能并行执行，节省时间。

Q：Agent之间怎么传递信息？

crewAI里通过Task的 context 参数传递，后一个Task可以直接访问前一个Task的输出。底层是把上一个Task的结果拼进下一个Task的Prompt里。

做这个项目的完整时间预估：

第1天：跑通基础版（研究员+写作者两个Agent）
第2-3天：加审核Agent，调优Prompt，让输出质量稳定
第4天：加Streamlit界面，部署到本地
第5天：写README，录一个演示视频，推到GitHub

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