بناء Crew للبحث
في هذا الدليل ستنشئ crew من Agentين: واحد للبحث وآخر لكتابة تقرير markdown. مشاريع الـ crew الجديدة هي JSON-first: تُعرّف الـ Agents في agents/*.jsonc، وتُعرّف المهام وإعدادات الـ crew في crew.jsonc، ويحمّل crewai run هذا التعريف مباشرة.
المتطلبات
- تثبيت CrewAI من دليل التثبيت
- إعداد مفتاح LLM من دليل LLMs
- مفتاح Serper.dev إذا أردت استخدام البحث على الويب
الخطوة 1: إنشاء Crew جديدة
crewai create crew research_crew
cd research_crew
البنية الناتجة:
research_crew/
├── .gitignore
├── .env
├── agents/
│ └── researcher.jsonc
├── crew.jsonc
├── knowledge/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── skills/
└── tools/
إذا احتجت إلى البنية القديمة التي تحتوي على crew.py و config/agents.yaml و config/tasks.yaml، استخدم crewai create crew research_crew --classic.
الخطوة 2: تعريف الـ Agents
عدّل ملف agents/researcher.jsonc الذي أنشأه القالب، ثم أضف agents/analyst.jsonc. يجب أن تطابق أسماء الملفات الأسماء المشار إليها في crew.jsonc.
{
"role": "Senior Research Specialist for {topic}",
"goal": "Find comprehensive and accurate information about {topic}, with a focus on recent developments and key insights.",
"backstory": "You are an experienced research specialist who organizes complex information into clear, useful notes.",
// استبدله بالنموذج الذي تستخدمه، مثل "openai/gpt-4o".
"llm": "provider/model-id",
"tools": ["SerperDevTool"],
"settings": {
"verbose": true,
"allow_delegation": false
}
}
{
"role": "Report Analyst for {topic}",
"goal": "Turn research findings into a clear, well-structured report.",
"backstory": "You are a careful analyst with strong technical writing skills and a talent for extracting useful insights.",
// استبدله بالنموذج الذي تستخدمه، مثل "openai/gpt-4o".
"llm": "provider/model-id",
"settings": {
"verbose": true,
"allow_delegation": false
}
}
استبدل provider/model-id بالنموذج الذي تستخدمه، مثل openai/gpt-4o أو anthropic/claude-sonnet-4-6 أو gemini/gemini-2.0-flash-001.
الخطوة 3: تعريف المهام وإعدادات الـ Crew
استبدل crew.jsonc بما يلي:
{
"name": "Research Crew",
"agents": ["researcher", "analyst"],
"tasks": [
{
"name": "research_task",
"description": "Conduct thorough research on {topic}. Focus on key concepts, recent developments, major challenges, notable applications, and future outlook.",
"expected_output": "A comprehensive research document with organized sections, specific facts, and useful examples about {topic}.",
"agent": "researcher"
},
{
"name": "analysis_task",
"description": "Analyze the research findings and create a polished report on {topic}. Include an executive summary, key insights, trend analysis, and recommendations.",
"expected_output": "A professional markdown report with clear headings, a concise summary, main findings, and recommendations.",
"agent": "analyst",
"context": ["research_task"],
"output_file": "output/report.md",
"markdown": true
}
],
"process": "sequential",
"verbose": true,
"memory": true,
"inputs": {
"topic": "Artificial Intelligence in Healthcare"
}
}
يشير context إلى أسماء مهام سابقة، لذلك يحصل analyst على مخرجات مهمة البحث. يوفر inputs قيمة افتراضية لـ {topic}. إذا حذفت القيمة الافتراضية، سيطلبها crewai run.
الخطوة 4: متغيرات البيئة
عدّل .env:
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
# أضف مفتاح مزود النموذج أيضًا.
الخطوة 5: التثبيت والتشغيل
crewai install
crewai run
بعد انتهاء التشغيل، افتح output/report.md.
شغّل مشاريع JSON crew من مصادر تثق بها فقط. أدوات custom:<name> ومراجع {"python": "module.attribute"} تنفذ Python محليًا عند تحميل الـ crew.
أصبحت لديك crew تعمل بأسلوب JSON-first تبحث في موضوع وتكتب تقريرًا.