CrewAI の変更点 - .NET 開発基盤部会 Wiki

追加された行はこの色です。
削除された行はこの色です。
CrewAI へ行く。
CrewAI の差分を削除
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp]]」は、「[[Open棟梁Project>https://github.com/OpenTouryoProject/]]」,「[[OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会>https://www.osscons.jp/dotNetDevelopmentInfrastructure/]]」によって運営されています。

-[[戻る>LLMエージェント#v6874125]]
--[[OpenAI Agents SDK]]
--&#67;rewAI
--[[LangGraph]]
--[[AutoGen]]

*目次 [#hd7fea7d]
#contents

*概要 [#eb87d21a]
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

*詳細 [#z3839768]
-「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。

-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。

**特徴 [#ob0976c4]
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。

**実装 [#d1b7bd5f]
-https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#h7fab763
-https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/tree/master/Notebook/path/ed-donner_agents/3_crew/

***インストール [#ddcf00ba]
uvを使用

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

***エージェント定義 [#k286a4e1]
-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 install

 $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。

***ハンズオンのコンセプト [#gce8dbb7]
-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。

***ハンズオンのコンセプト [#gce8dbb7]
https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#t641dbc5~
-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

-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
-CrewAIは多機能で便利だが、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。

*参考 [#n07fe945]
-[[The Complete Agentic AI Engineering Course (2025) - Week3>The Complete Agentic AI Engineering Course (2025)#h7fab763]]

**公式 [#ldc0cabe]
https://www.crewai.com/

**IT技術系 [#z9396acf]
-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