![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
「[[.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]] --CrewAI --[[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。 --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 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 ***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 create crew my_crew -i以下のようなフォルダ構成が生成される。 │ .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 -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 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。 -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 *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
