我是顾北。一个没事就爱在GitHub上乱翻，想淘换点神兵利器的程序员。

昨天，又干到凌晨2点。

真不是我卷，是真没办法。我在一家小公司，你知道的，一个萝卜好几个坑。

早上刚坐下，产品经理就凑过来：“老顾，这个功能你看能不能搞？帮我盘盘技术难点。”

行，盘。

中午盒饭还没吃完，老板在群里艾特我：“上个月的增长数据理一下，给我出个报告，下周会要用。”

行，我理。

下午正想戴上耳机安安静静写两行代码，运营妹子又跑来了：“北哥，后台那个页面的数据好像不对，你快帮忙看下？”

行行行，都看。

晚上？呵，晚上了还有一堆用户群里的反馈等着回复。

我室友都看不下去了，不止一次说我：“你这是拿命换钱啊，迟早得废。”

我能不知道累吗？可小公司不就这样，人就这么几个，事儿却一件接一件。总不能跟老板说，再招俩人吧？不现实。

这日子，我以为得一直这么熬下去。

直到上周，我在GitHub的趋势榜上，划到了一个叫CrewAI的项目。好家伙，36k的Star，挺唬人的。

当时第一反应是：切，又一个AI框架吧？最近这种东西多得跟米一样。

但还是鬼使神差地点进去了。

结果...这么跟你说吧，我过去那种一个人顶一个部门的工作模式，可能要被彻底颠覆了。

AI提效？听起来挺美的，用起来…一言难尽

说真的，市面上那些AI工具，我哪个没玩过？

ChatGPT刚出来那会儿，我也兴奋得不行。心想这回牛了，生产力革命啊，我的贴身助理来了！

结果呢？

就说上次老板让我做的竞品分析。我寻思这活儿正好让AI试试水。

我挺客气地问它：“帮我分析下目前的智能家居市场。”

结果它“Duang”一下，甩给我一堆百度第一页就能搜到的东西。大，空，泛。没一句能用的。

我不死心，又追问：“那具体分析下小米、华为这几家的市场策略？”

这次是详细了点，但给的数据都是去年的，有的甚至更早。而且那股劲儿...怎么说呢，就是那种一本正经的空话，典型的“正确的废话”。

我最后没办法了：“行吧，你帮我把这些内容套个报告格式。”

好，格式是出来了。可里面的内容颠三倒四，前后逻辑都对不上，还有重复的。

折腾了俩小时，我最后还是得自己打开Word，一个字一个字重新捋，重新写。

那感觉，就像你招了个实习生，啥都懂一点，但啥都做不好。你还得耐着性子教他，给他收拾烂摊子。你说累不累？

很多时候，还真不如自己来得快。

CrewAI这东西，有点不一样

上周五晚上，我又在GitHub上漫无目的地刷。

刷到了CrewAI，36k star。

心里还是那个念头：AI框架而已，能玩出什么花来...

但它的Slogan里有个词抓住了我：“multi-agent collaboration”，多智能体协作。

多智能体？几个AI一起干活？

这倒有点意思。

突然就想起我室友那句话：“你需要的不是一个工具，是一个团队。”

真人团队是别想了，但这“AI团队”...要不试试？

那天晚上，我愣是研究这玩意儿研究到了三点。怎么说呢，刚开始还觉得平平无奇，但当我跑通第一个例子的时候，后背有点发凉。

还是那个竞品分析。这次我没跟它废话，就给了一句指令：“给我一份关于智能家居市场的深度分析报告。”

然后，神奇的事情发生了。

我看着终端里滚动的日志...

一个叫“研究员”的AI，开始疯狂扫各种数据源，最新的行业报告、新闻、甚至一些技术论坛的讨论。比我自己用Google搜得全多了。

另一个“分析师”AI，等“研究员”喂完数据，就开始跑模型，做分类、找关联。最后还真吐出来几个我没想到的观点。

接着，一个“作家”AI登场，把前面那些干巴巴的数据和分析，唰唰唰地写成了一篇报告。语言风格还真有点咨询公司的范儿。

最后，还有个“编辑”AI，负责检查语法、调整逻辑，确保报告能看。

前后也就20来分钟，一份图文并茂的报告就生成了。

我当时有点懵，顺手把报告发给了隔壁组的小王。他回我：“卧槽，这哪家咨询公司出的？有点东西啊。”

我回了个“嘿嘿”，没敢说实话。

“开了挂”的一周

之后这一周...怎么形容呢，感觉自己像个开了外挂的玩家。

周一，老板突然要的后台系统。

老板把我叫过去：“小顾，搞个用户管理后台，下周客户要来演示。”

我心里一动，要不用用我的“AI团队”？

我就用大白话描述了下需求。然后...

一个“项目经理AI”开始反问我问题，权限怎么分？要不要做数据导出？好家伙，比我自己想的都周全。

接着“架构师AI”开始输出数据库表结构图、API接口文档…

“前端AI”用Vue刷刷地写组件，界面还挺清爽。

“后端AI”用Python写逻辑，连代码注释都整整齐齐。

最骚的是，还有个“测试AI”在后面写测试用例，还真找到了几个逻辑漏洞。

我就跟个监工一样，在旁边看着，偶尔它问我了，我就回几句。

一个多小时吧，一个能跑的系统雏形就出来了。

我跑了跑，功能没问题，代码也规整。

同事小李路过我工位，瞟了一眼：“我靠，你什么时候这么猛了？你以前画个页面不都得磨蹭半天？”

我只能笑了笑，总不能说我刚“雇”了个开发团队吧。

周三，运营妹子求的科普文。

运营妹-子又来了：“北哥，蹭个热点，写篇区块链的科普文章呗？老板说要有深度，但还得让小白看懂。”

以前我一听这种需求就头大。

技术文章最烦了。写深了没人看，写浅了又显得不专业，那个度太难把握。

这次，我直接组了个“写作班子”。

“调研员AI”去扒资料，论文、案例、新闻稿...

“策划AI”分析了我们公众号的用户画像，把文章角度定为“用村里记账本来理解区块链”，连几个小标题都拟好了。

“写手AI”就开始动笔了。还真用了不少比喻，写得挺生动。

最后“编辑AI”润色了一遍，加了几个段子，免得太干。

俩小时，一篇3000字的长文搞定。

我自己通读一遍，都忍不住点头：嗯，写得可以啊。

文章发出去，当天阅读量就破万了。评论区一堆说“第一次看懂了区块链”。

运营妹子激动地跑来：“北哥你啥时候点的写作技能？以后我们部门的稿子都外包给你写行不？”

我赶紧摆手：“别别别，我这儿忙着呢...”

周五，下班前的“惊喜”。

周五下午4点，最怕的就是老板在群里说话。果然，他@我了：“这个月的用户增长数据，给我分析下，周末前出个报告，要带图表。”

放以前，我心态肯定崩了。

连数据库，跑SQL，导数据到Excel，做图表，再贴到PPT...一套下来，不到半夜算我输。

但这次，我居然一点没慌。

我慢悠悠地组建了我的“数据分析部”：

“数据工程师AI”去连数据库拉数据。

“分析师AI”开始算各种指标，还发现了一个很有意思的点：我们周三搞活动注册的那批用户，七日留存率异常高。

“可视化专家AI”用Python的库生成了各种图表，比我手动弄的好看多了。

“报告员AI”把图和分析整合到一起，还真给出了几条建议。

一个小时，一份20页的报告发到了我邮箱。

我检查了下，数据没问题，分析也像模像样。

发给老板。

10分钟后，老板回了句：“报告质量很高，辛苦了！”

我心想，辛苦啥啊，我就动了动嘴皮子...

AI团队，到底牛在哪？

我室友也好奇了：“你说的这个AI团队，真有那么神？别是吹牛的吧。”

我想了想，该怎么跟他解释。

我说，你看，以前的ChatGPT那种，像什么呢？像一个啥都懂一点，但啥都不精的“万金油”实习生。你让他写代码，他能写，但可能一堆bug；你让他做分析，他能做，但分析不到点子上；你让他写文章，他能写，但文字没啥灵魂。

但CrewAI不一样。

它压根就没想让一个AI包打天下。它的思路是“组团打怪”。

比如我要做一个用户调研，我可以定义：

• 一个“调研专家AI”，我给它的人设就是十年经验的市场研究总监。
• 一个“数据分析师AI”，人设是大厂P8级别的高级分析师。
• 一个“报告撰写AI”，人设是对标麦肯锡的咨询顾问。
• 一个“质检员AI”，负责最后把关，确保逻辑和表达没问题。

最关键的是，这些AI，它们之间真的会“沟通”！

日志里能看到，调研专家把数据丢给分析师后，分析师可能会说：“你给的这部分数据有缺失，能不能补充一下？”

写手写完初稿，质检员会说：“第三段的论证不够有力，建议补充XX案例。”

这感觉，就像一个真实的、高效的团队在远程协作。

而我，就从一个满头大汗的一线员工，变成了一个只负责提需求的“甲方爸爸”。

术业有专攻，老话诚不我欺啊。

行了，不废话，手把手教你怎么用

说了这么多，估计你也手痒了。这东西用起来其实不难。

1. 1. 准备工作

你得有Python环境，版本别太低，3.8以上吧。

Bash

# 就一行命令，把CrewAI装上
pip install crewai

还有，你得有大模型的API Key，比如OpenAI的，或者其他的，然后在你的电脑环境里设置好。

1. 2. 组建你的第一个AI写作团队

咱们来搞个最简单的，一个研究员配一个作家的写作小组。

Python

# 把要用到的东西导进来from crewai import Agent, Task, Crew

# 先搞一个研究员AI，定义它的角色、目标和背景# 这个背景(backstory)很重要，你得给它个人设，不然它不知道自己是谁
researcher = Agent(
    role='资深行业研究员',
    goal='深入挖掘关于{topic}的一切信息',
    backstory='你是个在互联网行业摸爬滚打了15年的老炮儿，对挖数据、找信息有种天生的直觉。'
)

# 再搞一个作家AI
writer = Agent(
    role='公众号爆款文章写手',
    goal='用通俗易懂的语言，把复杂的技术话题写成爆款文章',
    backstory='你深谙人性的传播规律，知道怎么写标题、怎么讲故事最吸引人。'
)

# 给它们分配任务# 研究任务，让研究员去干
research_task = Task(
    description='研究{topic}的最新动态和核心技术点，找出3-5个有趣的案例。',
    agent=researcher,
    expected_output='一份Markdown格式的研究纪要，包含关键信息点和案例链接。'
)

# 写作任务，让作家去干
writing_task = Task(
    description='根据研究员的纪要，写一篇3000字左右的公众号文章，风格要生动有趣。',
    agent=writer,
    expected_output='一篇完整的、可以直接发布的公众号文章。',
    context=[research_task]  # 这行是关键，告诉作家AI，你的活儿依赖研究员的产出
)

# 把AI和任务都装进一个叫Crew的“办公室”里
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, writing_task],
    verbose=True  # 把这个打开，你能看到它们详细的工作过程，很有意思
)

# 喊一嗓子“开工！”，然后把主题告诉它们
result = crew.kickoff(inputs={'topic': 'AI多智能体协作技术'})

# 打印最终结果
print("--- 以下是最终成果 ---")
print(result)

就这么几行代码，一个分工明确的AI写作团队就有了。

你运行它，就能看到研究员开始工作，然后作家接手，最后把一篇完整的文章甩给你。

整个过程你啥都不用管，去泡杯茶，回来活儿就干完了。

这玩意儿还能玩出什么花？

一旦你上手了，就会发现这东西的想象空间太大了。

给公司用，你可以搞：

• 智能客服团队：一个AI负责接待，一个AI负责技术解答，一个AI负责在搞不定的时候呼叫人类。
• 营销策划团队：市场分析AI、创意策划AI、文案AI、数据复盘AI，一条龙服务。

给自己用，你可以搞：

• 学习助理团队：一个AI帮你搜论文，一个AI帮你读论文并做笔记，一个AI在你提问时给你解答。
• 投资决策团队：一个AI盯盘，一个AI扒财报，一个AI做策略分析，一个AI做风险提示。

我朋友圈里，已经有人用它搞出名堂了。

一个做自媒体的朋友，用它搭了个“内容工厂”，一个人管十几个账号，月收入翻了好几倍。

还有一个程序员哥们，做了个“AI简历优化”的小生意，客户把简历和目标职位发过来，AI团队就能给出一份定制版的简历，据说求职成功率高了不少，现在预约都排到下个月了。

最后，扯几句心里话

用CrewAI这段时间，最大的感觉是，我好像...终于不是一个人在扛事了。

以前下班回家，累得瘫在沙发上，一句话不想说。现在呢，虽然活儿没少，但感觉人轻松了，因为我知道，我背后有个“团队”。

一个24小时待命，不抱怨、不摸鱼、不要工资的梦幻团队。

刚毕业那会儿，总觉得程序员就该是孤胆英雄，一个人搞定一个服务器才叫牛逼。

后来才慢慢明白，真正的牛人，都不是自己干所有事的，他们懂得如何利用工具，如何借助他人的力量。

CrewAI让我更深刻地理解了这点。

AI时代，可能真的不是人与AI的竞争，而是“会用AI的人”和“不会用AI的人”的竞争。

我现在感觉自己就像有了一个随身智囊团。需要什么专家，随时“召唤”。

这可能就是未来吧，我们负责提出天马行空的想法，而AI负责把这些想法一步步变为现实。

我们不是要被AI替代，而是要学会，如何与AI共舞。

如果你也跟我以前一样，被一堆破事搞得焦头烂额，不妨试试CrewAI。

它不一定是银弹，解决不了所有问题。

但至少，能让你在某个深夜，感觉自己不是一个人在战斗。

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相关链接：

• CrewAI GitHub仓库：https://github.com/crewAIInc/crewAI
• 官方文档：https://docs.crewai.com/
• 示例项目：https://github.com/crewAIInc/crewAI-examples