CrewAI のバックアップ(No.11) - .NET 開発基盤部会 Wiki

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- 7 (2025-12-16 (火) 15:30:43)
- 8 (2025-12-17 (水) 01:41:03)
- 9 (2025-12-17 (水) 15:40:27)
- 10 (2026-01-06 (火) 02:15:12)
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概要 †

人間のチームワークを模倣した分業型エージェント

開発元 / 主導：OSSコミュニティ（CrewAIチーム）
難易度：中（役割設計が必要）
強み：役割分担モデルが分かり易い
弱み：複雑なシナリオでは設計が冗長

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詳細 †

「役割分担する人間チーム」を模したマルチ・エージェント・フレームワーク。
エージェント＝社員、Task＝仕事、Crew＝組織、と言うメタファが明確。
人間組織のアナロジー、協調・分業・レビューを重視、概念通り簡単に使えることを優先。

宣言的・直感的で非エンジニアにも理解しやすいが、複雑な状態遷移や例外制御は弱い。
- PoC・デモ、人的ワークフローの模倣などの用途に向く。
- 処理が隠蔽されているためデバッグが難しいというトレードオフがある。

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特徴 †

リサーチ・記事執筆・コード開発など「分業タスク」に強い。

コンセプト：複数エージェントを「Crew（乗組員）」として役割分担し協調させるフレームワーク。
設計思想：「役割分担」＋「プロセス管理」を明示的に書くことでタスクを実行。エージェント間のやりとりをシナリオ化。
特徴的な機能： Crew（乗組員）モデル / タスク指向のワークフロー設計 / エージェント同士のやり取りをシンプルに表現
ユースケース：マルチエージェントを使った業務プロセス支援、カスタムAIワークフロー

※ LLMに加えて、人間をチームメンバーに組み込むことも可能。

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実装 †

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インストール †

uvを使用

uv self update
uv sync
uv tool install crewai
uv tool upgrade crewai

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エージェント定義 †

以下は新規作成プロジェクト的なもので、ココで生成されるファイルに定義を行う。
```
crewai create crew my_crew
```

以下のようなフォルダ構成が生成される。

my_crew
│  .env
│  .gitignore
│  pyproject.toml
│  README.md
│  uv.lock
│
├─knowledge
│      user_preference.txt
│
├─src
│  └─jp_crew
│      │  crew.py                           ... エージェントの連携方式を定義
│      │  main.py                           ... エージェントを実行させるコード
│      │  __init__.py                       ... エントリポイントを実行させるコード
│      │
│      ├─config
│      │      agents.yaml                   ... エージェントを定義する
│      │      tasks.yaml                    ... エージェントに割り当てるタスクを定義
│      │
│      └─tools
│               custom_tool.py               ... Function calling的なツールの定義
│               __init__.py
└─tests

my_crewに移動

CrewAI が必要とするプロジェクト依存関係をインストール
```
crewai install
```

定義を行った後、以下のコマンドでエージェントを実行できる。
```
crewai run
```

https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#c9871b08
- https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/master/Notebook/path/ed-donner_agents/3_crew/my_crew
- https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/master/Notebook/path/ed-donner_agents/3_crew/jp_crew
- https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/master/Notebook/path/ed-donner_agents/3_crew/1_debate
  crewai create crew debatewコマンドを実行して作成したプロジェクトを「ディベート」機能に再定義。

https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#b480dc68
https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/master/Notebook/path/ed-donner_agents/3_crew/2_financial_researcher
crewai create crew financial_researcherコマンドを実行して作成したプロジェクトを「金融調査員」機能に再定義。
- 研究者が、SerperDevTool?を使う
- Analysis_task で context に Research_task を指定し調査結果を参照

https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#x38dd3cd
https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/master/Notebook/path/ed-donner_agents/3_crew/3_stock_picker
crewai create crew stock_pickerコマンドを実行して作成したプロジェクトを「銘柄選択投資」機能に再定義。
- 各種エージェントが、構造化出力を使用
- プッシュ通知の送信カスタム・ツールを使用
- ヒエラルキー実行モードでコンテキストを使用して情報を受け渡す。
- 短期/長期/エンティティ・メモリを使用するよう設定。
  - 5つのメモリタイプ（種類）：長期（RDB）、短期（RAG）、実体（RAG）、文脈（統合）
  - 短期・長期・エンティティメモリをインポートし、RAGストレージやSQLiteストレージを設定。

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ハンズオンのコンセプト †

https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#k450b6cf
https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/master/Notebook/path/ed-donner_agents/3_crew/4_coder
- Pythonコードを書き、実行できる「コーダーエージェント」をCrew環境で作成する。
- Dockerコンテナを利用することで、隔離された安全な環境でコード実行が可能。
- 「コーダーエージェント」は単なるコード生成ツールではなく問題解決のための手段。
- 円周率πの近似（交互級数を10,000項計算し、合計に4を掛ける）のコードを生成して実行。

https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#t641dbc5
https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/master/Notebook/path/ed-donner_agents/3_crew/5_engineering_team
- リードに設計、バックエンドに実装、フロントエンドにUI作成、テストエンジニアに単体テストを割り当て。
- 最後に、取引プラットフォーム用の口座管理・ポートフォリオ管理フレームワークを作るコーディングチャレンジを実行
- UIやバックエンド・フロントエンドの連携がスムーズに動作した体験に非常に感動し、これを強調

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参考 †

The Complete Agentic AI Engineering Course (2025) - Week3

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公式 †

https://www.crewai.com/

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IT技術系 †

CrewAIとは？AIエージェント構築フレームワークの強み・AutoGenとの違い・仕組み・料金・メリットを徹底紹介！
https://ai-market.jp/services/crewai/

LLMエージェントフレームワーク「crewAI」を試す
https://zenn.dev/kun432/scraps/a33a26c8e32895

CrewAIでToolを活用したAIエージェントの構築 #crewai - Qiita
https://qiita.com/jungyeounjae/items/f0f38b990eb45bc1d00a