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CrewAI 教程 · 课程导学 ​

本课程基于 CrewAI 1.x 官方文档编写，共 25 章，从零基础到企业级多智能体应用。

模型接入约定 ​

CrewAI 通过 LiteLLM 支持上百种模型。按课程要求，所有示例均使用 OpenAI 兼容的三方模型：

python
from crewai import LLM

llm = LLM(
    model="openai/deepseek-chat",          # provider/model 格式
    base_url="https://api.deepseek.com/v1",
    api_key="sk-xxx",
    temperature=0.7,
)

你将学到什么 ​

阶段章节内容
入门01–05核心概念、第一个 Crew、Agent/Task/Crew 三大件详解
进阶06–12LLM 配置、工具体系、分层流程、记忆、知识库、结构化输出
高级13–19规划与容错、回调事件、Flow 工作流、工程化项目、多 Crew 编排
生产实践20–25MCP、评估训练、可观测性、部署服务化与两个综合实战

官方参考源 ​

本课程严格对照以下权威文档编写：

来源链接
docs.crewai.comhttps://docs.crewai.com/
github.comhttps://github.com/joaomdmoura/crewAI

内容版本基准：CrewAI 1.15+

学习前提 ​

  • Python 基础；建议先完成本站 Agno 教程 前 6 章，理解 Agent 基本概念后学习效果更佳；
  • Python 3.10–3.13 环境（CrewAI 官方要求）。

👉 从 第 1 章 开始。