Componentes-chave do Crew.ai
O Crew.ai é composto por quatro componentes principais: tarefas, agentes, ferramentas e processo. O tutorial começa com a configuração de um ambiente de codificação usando Conda e Python 3.10, seguido da instalação da biblioteca Crew AI. Em seguida, o paciente define uma classe `MeetingPrepTasks` que contém métodos que retornam instâncias de tarefas diferentes.
Criando agentes e tarefas
Os agentes criados incluem um pesquisador, um analista de indústria, um estrategista de reuniões e um coordenador de briefing. Cada agente tem uma função específica, como realizar pesquisas, analisar tendências de indústria, desenvolver estratégias de reuniões e compilar informações em um documento de briefing. Os agentes usam ferramentas como ExaTweets.com para realizar suas tarefas.
Desenvolvendo uma equipe de agentes
O tutorial demonstra como criar prompts claros e específicos para modelos de linguagem para conduzir pesquisas sobre pessoas e empresas envolvidas em uma reunião. Em seguida, o paciente cria quatro agentes com backstories e tarefas únicas.
Ferramentas necessárias
Os agentes precisam de ferramentas para realizar suas tarefas, como uma função de busca, uma ferramenta de websites similar e uma ferramenta de obtenção de conteúdo. O tutorial demonstra como construir uma função de busca usando Exa e a biblioteca Langchain.
Processo de execução
O tutorial explica como os agentes usam essas ferramentas para completar tarefas, incluindo como os agentes “pensam” e escolhem quais ferramentas usar. O processo envolve o agente enviar um contexto para um modelo de linguagem, que gera um pensamento sobre qual ação tomar.
Executando a equipe
Por fim, o tutorial demonstra como criar uma equipe usando a classe Crew AI, que take agents e tarefas como parâmetros. O processo padrão é sequencial, mas pode ser alterado para hierárquico se necessário. O vídeo conclui com uma visão geral do sistema Crew AI, que envolve tarefas, agentes e ferramentas trabalhando juntos em um processo sequencial.