✅ Создание и управление многоагентными рабочими процессами с помощью CrewAI и Google Gemini

A Coding Guide to Build a Hierarchical Supervisor Agent Framework with CrewAI and Google Gemini for Coordinated Multi-Agent Workflows

В современном мире автоматизации бизнеса искусственный интеллект (ИИ) становится важным инструментом для оптимизации рабочих процессов. В этой статье мы рассмотрим, как создать и внедрить иерархическую систему супервизора с помощью CrewAI и Google Gemini для координации многоагентных рабочих потоков. Эта система позволяет специализированным агентам работать слаженно, обеспечивая высокое качество и согласованность на протяжении всего проекта.

Зачем это нужно?

Представьте себе проект, в котором участвуют несколько специалистов: исследователи, аналитики, писатели и рецензенты. Каждый из них выполняет свою задачу, но без должной координации результаты могут оказаться разрозненными и неэффективными. Иерархическая структура супервизора решает эту проблему, обеспечивая централизованное управление и контроль качества. Но как же организовать такую систему?

Настройка иерархической системы супервизора

Начнем с установки необходимых библиотек:

!pip install crewai crewai-tools langchain-google-genai python-dotenv

Затем мы определим приоритеты задач с помощью перечисления TaskPriority:

from enum import Enum

class TaskPriority(Enum):
   LOW = 1
   MEDIUM = 2
   HIGH = 3
   CRITICAL = 4

Теперь создадим класс TaskConfig, который будет хранить информацию о каждой задаче, включая ее намерение, ожидаемый результат и приоритет. Это поможет стандартизировать рабочие процессы в системе.

Создание специализированных агентов

В нашей системе будут следующие специализированные агенты:

Агент по исследованию: проводит комплексное исследование и собирает точную информацию.
Агент-аналитик: анализирует данные, выявляет закономерности и предоставляет полезные рекомендации.
Агент-писатель: создает четкие и структурированные текстовые материалы.
Агент контроля качества: проверяет, валидирует и улучшает качество всех материалов.
Супервизор: координирует усилия команды, управляет рабочими потоками и обеспечивает успех проекта.

Создание рабочего потока задач

Мы создаем комплексный рабочий поток задач, который включает:

Исследовательские задачи для сбора информации.
Аналитические задачи для выявления инсайтов.
Задачи по написанию для создания структурированных документов.
Рецензионные задачи для обеспечения качества и согласованности всех выходов.

Запуск проекта

Метод execute_project позволяет запустить весь рабочий процесс, обеспечивая слаженную работу всех агентов. Супервизор следит за прогрессом и контролирует соблюдение стандартов качества.

Метрики использования

После завершения проекта мы можем получить метрики использования для оценки производительности:

Общее количество использованных токенов.
Общие затраты на выполнение.
Время выполнения проекта.

Заключение

Созданная иерархическая структура супервизора позволяет систематически управлять сложными проектами, используя много специализированных агентов, работающих в унисон. Благодаря этому мы можем эффективно выполнять исследовательские, аналитические, писательские и рецензионные задачи в координированном рабочем потоке, а супервизор обеспечивает качество и согласованность на каждом этапе. Такой подход позволяет реализовать реальные проекты более эффективно, превращая абстрактные цели в высококачественные результаты.