其实有点没搞明白，参考crewai的最佳实践经验，一个好的agent设计，80%是task的设计，20%才是agent，那么为啥train的结果只能应用于agent？是不是因为恰恰是train的自动化机制使得agent优化非常简单，所以80%的task设计都体现在人工反复雕琢上？2、生成两个pkl文件【默认trained_agents_data.pkl、training_data.pkl】本质上就

练练手可以，副作用很明显，因为我根本就不熟悉crew AI到底是个啥玩意，框架把实现细节都屏蔽了，让人更加难以了解细节。构造出合理的agent协作流程，并据此写出高质量的prompt，这才是crew AI应用工程师的核心竞争力【个人理解，不喜勿喷 ^_^】懂提示工程，具备领导力（是的，用crew AI就像管理者指挥各种专家协同作战一样），深刻理解业务，了解原始需求，能够。所以说用agent做个玩具

组件设计要点Agent角色清晰、能力明确、可求助、可编码Task描述精准、输出明确、有上下文、有护栏Crew流程合理、并行优化、自动调度Flow顺序可控、适合复杂流程。

组件设计要点Agent角色清晰、能力明确、可求助、可编码Task描述精准、输出明确、有上下文、有护栏Crew流程合理、并行优化、自动调度Flow顺序可控、适合复杂流程。

crew AI框架学习笔记，flow特性的理解

crew AI的knowledge和memory特性讲解

crew AI的knowledge和memory特性讲解

基于crew AI构建一个研究智能体，终于开始动手自己玩了。。。安装了crewAI，参考配置了LLM，参考，谁配置谁吐血1、官方这个入门不太好，一上来就用规范框架把人绕晕了，建议直接裸奔，看核心的agent、task、crew怎么关联，找找感觉再说，见文末我的python源码（开箱即用）。当然，视coding功底而定，大神们肯定看习惯了觉得无违和感。像我这种小白还是习惯先简单粗暴看代码本身，不看框

足够具体【作家× ，科技文档专家√】参考现实世界添加专业领域知识和技能点【一位擅长于数字信号处理的高级算法工程师】清晰且输出聚焦具体的质量标准，包括预期是什么对什么是好的进行直观定义。

crew AI极简入门手册