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开发 - 评审人类可介入manager AssistantAgent(namepm, system_message你是产品经理负责拆解任务并指派。) dev AssistantAgent(namedev, tools[CodeExecutor()]) reviewer AssistantAgent(namereviewer, system_message严苛代码审查指出风险与改进。) human UserProxyAgent(namehuman, human_input_modeALWAYS) group GroupChatManager([manager, dev, reviewer, human]) group.run(实现一个带单元测试的CSV去重脚本注意大文件性能与边界情况。)四、CrewAI清晰分层的“工程师友好”框架三层架构Agent角色/能力 Task目标/验收 Tools外部能力。你像写流水线一样组装任务把验收标准写在 Task 上跑起来就有结果。并行与串行支持顺序Sequential、并行Parallel、层级Hierarchical管理者派单。任务之间可声明依赖避免隐式耦合。适用场景流程明确、模块化要求高的生产项目内容生产流水线、数据清洗、运营自动化。优势工程化心智负担低落地快适合小团队快跑任务定义自带“验收标准”天然利于质量把关局限流程表达力不如状态机极复杂分支需要变通对“长生命周期记忆”的支持不如 LangGraph 系典型 CrewAI 片段示意researcher Agent(role研究员, tools[WebSearch(), RAG()]) writer Agent(role撰稿人, tools[MarkdownFormatter()]) t1 Task(description收集三家竞品的特性与差异, expected_output结构化要点表, agentresearcher) t2 Task(description写一篇对比文章含建议, expected_output1200字Markdown, agentwriter, depends_on[t1]) crew Crew(tasks[t1, t2], processsequential) result crew.kickoff()五、LangGraph基于“图结构”的高阶编排利器状态机与图模型你显式定义“系统状态”State和“步骤节点”用条件边控制流转每次执行都会更新状态并可持久化检查点。记忆机制支持短期/长期状态可无缝中断、回放、继续特别适合长事务和需要强可控性的推理/控制任务。适用场景强状态依赖、路径多变的推理与控制类应用多步工具调用、复杂检索-规划-执行、自动化运维/风控决策。优势流程即代码分支/循环/回退都能清晰表达拥有 Checkpointer 后容错与人机插手非常自然局限设计门槛高需要先想清“状态”和“边界”对新手不如 CrewAI 直观极简 LangGraph 片段示意from langgraph.graph import StateGraph, END class State(TypedDict): query: str plan: list[str] result: str errors: list[str] def plan_node(s: State): ... def exec_node(s: State): ... def review_node(s: State): ... g StateGraph(State) g.add_node(plan, plan_node) g.add_node(exec, exec_node) g.add_node(review, review_node) g.set_entry_point(plan) g.add_edge(plan, exec) g.add_conditional_edges(exec, lambda s: review if risky(s) else END, {review: review, END: END}) g.add_edge(review, exec) # 需要返工时回边 app g.compile(checkpointerSQLiteSaver(chkpt.db))六、实战关键多智能体系统中的提示词工程用启发式而非硬编码让协作“会自己长”目标少写 if/else多给角色“原则与边界”。让智能体学会在框架内自我协商。做法系统提示词写“职责—流程—验收—失败处理”四件事。管理者智能体Manager示例你是项目经理。 职责拆分任务、指派合适专家、把控进度与质量。 流程 明确需求→拆分可交付子任务→指派→约定验收标准→汇总。 若出现分歧先归因信息不足/能力不足/冲突再选择补充信息/更换执行者/降级目标。 验收每个子任务都需明确输出格式与判定标准。 失败处理记录失败原因与重试次数不超过2次必要时请求人类决策。 输出始终以“计划/指派/验收/风险”四段落汇报。学会指导“下属”干活把“结果标准”说清楚不要只给“去做X”要给“完成标准、边界条件、评审口径、失败处理”。执行代理Engineer示例目标实现X工具处理百万级数据内存峰值1GB。 约束不可使用外网必须写单元测试输出CSV兼容UTF-8。 评审口径复杂度O(n log n)以内对三类边界空输入/重复/脏数据有用例。 失败处理无法满足约束时返回权衡与替代方案再请求批准。动态调整工作量让系统自动“接力”经理负责分配切块专家在反馈中标注“已完成/阻塞/需要协作”评审根据质量决定“通过/返工/升级人工”。提示词里明确“阻塞原因分类”信息缺失/权限受限/工具不足/需求不清便于路由到合适节点。专用工具设计让智能体“善假于物”工具要小而清晰单一职责、确定输入输出、可度量时延与失败率。工具描述写成“人能看懂机能约束”的混合体避免幻觉调用。工具描述示例名称query_sql 用途在本地PostgreSQL上执行只读查询。 输入{ sql: string, params?: dict, timeout_ms?: int (默认2000) } 输出{ rows: arrayobject, row_count: int } 约束 仅允许SELECT发现其他语句直接报错并返回原因。 单次返回不超过5000行超限时自动分页并合并。 错误约定连接失败/语法错误/超时需返回error_code与可复现sql片段。附三段即插即用的提示词片段评审代理Reviewer你是严苛的评审。仅做两件事用“清单”列出必须修改的问题安全/正确性/边界/性能/风格每条附最小可行改法。给出是否可放行yes/no及风险等级high/medium/low。禁止自己改代码。信息不全时的通用补询模板我缺少完成任务的关键参数{列出参数清单}请按“参数/可选范围/默认值/是否可延后”的格式补充若无法给出请允许我提出合理假设。经理的收敛指令若连续两轮未收敛执行降级策略缩小范围到最核心目标冻结新增需求输出“当前可交付版本后续迭代计划”。七、对比总结我该选择哪一个三维度对比开发效率CrewAI ≥ Autogen ≥ LangGraph初期灵活性LangGraph ≥ Autogen ≥ CrewAI控制粒度与可测试性LangGraph ≥ CrewAI ≥ Autogen决策指南求稳选 CrewAI中小团队、流程清晰、要尽快上线并可控重可控选 LangGraph强状态依赖、复杂分支、需要中断/恢复/审计生态依赖看 Autogen人机共创、代码协作、需要丰富企业级工具阶段性建议小团队快速验证CrewAI 起步早出原型瓶颈点用 LangGraph 包裹关键路径复杂流程长期迭代从 LangGraph 设计核心状态机再在边缘引入 CrewAI/Autogen 的代理协作趋势展望框架融合对话协商 状态机编排的混搭会越来越常见标准化工具协议、事件总线、可观测性日志/指标/追踪将成为基建低代码化可视化流程编排和预置角色库降低门槛但保留“逃生舱”代码扩展八、总结智能体协作是架构的艺术更是“人”的思维延伸。选框架不是选“万能钥匙”而是选“组织形态”。把角色分清、把流程画实、把边界说透再用合适的框架承载它你的多智能体系统才会优雅、可靠、可持续进化。工具只是手段理解协作本质才是决定上限的关键。需要的话我可以按你的项目现状团队规模、算力预算、合规约束、现有技术栈给一份更具体的落地方案与骨架代码。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​