Was ist crewAI?

Der Begriff „Crew“ bezieht sich auf KI-Agenten, die zusammenarbeiten, um autonom Aufgaben zu delegieren und untereinander Fragen zu stellen, ähnlich wie bei einer echten Arbeitsgruppe. Jede Multi-Agent-Crew besteht aus sich ergänzenden, rollenspielenden KI-Agenten, die vorhandene und benutzerdefinierte Tools zur Erledigung einer zugewiesenen Aufgabengruppe nutzen. Hierbei dienen Sprachmodelle den Agenten als Argumentationshilfe, indem sie eine Reihe von Aktionen auswählen.² Die Agenten von CrewAI können für die Verwendung eines beliebigen Large Language Model (LLM) auf Open-Source-Basis oder einer Programmierschnittstelle (API) konfiguriert werden.

Neuere Forschungen erweitern den Anwendungsbereich von LLM-Modellen über die reine Texterstellung hinaus und zeigen, dass sie als vielseitige Agenten für Unterhaltungen, Entscheidungsfindung und Aufgabenerledigung dienen können.³ Im wachsenden Bereich der KI und der Forschung rund um KI-Agenten und agentenbasierte Frameworks sind Multi-Agent-Frameworks wie CrewAI in der KI-Szene angekommen.

Die nächste Generation von KI-Anwendungen wird eine agentenbasierte Architektur nutzen, um autonome, agentenbasierte Systeme aufzubauen.⁴ Diese agentenbasierten Frameworks bewältigen komplexe Aufgaben für eine Vielzahl von KI-Lösungen, indem sie generative KI-Aufgaben verbessern. So können beispielsweise KI-Chatbots eine Modalität für die Implementierung agentenbasierter KI-Frameworks sein. Agentenbasierte Chatbots können im Gegensatz zu nicht-agentenbasierten Chatbots die ihnen zur Verfügung stehenden Werkzeuge nutzen, Aktionen vor deren Ausführung planen und ein Gedächtnis entwickeln. Diese Fähigkeiten führen zu anspruchsvolleren und sinnvolleren Unterhaltungen.

Agentenbasierte Frameworks sind KI-Agentenarchitekturen, die Toolaufrufe und Orchestrierung für KI-Anwendungen nutzen. Agentenbasierte Systeme nutzen Planung, iterative Verfeinerung, Reflexion und andere Kontrollmechanismen, um die in das Modell integrierten Argumentationsfähigkeiten voll auszuschöpfen und Aufgaben durchgängig zu erledigen.⁵ Die Implementierung von KI-Agenten in KI-Systemen automatisiert die notwendigen Prozesse, damit KI-Anwendungen funktionieren.

Agentenbasierte Frameworks bieten auch verbesserte Lern- und Leistungsfähigkeiten. Die Feinabstimmung von LLMs für benutzerdefinierte Entscheidungsprozesse ist ressourcenintensiv und kann die Verallgemeinerungsfähigkeit der Modelle beeinträchtigen.⁶ KI-Agenten können aus ihren früheren Handlungen und Erfahrungen lernen und so den Rechenaufwand für die Feinabstimmung der Modelle verringern.

Agentenbasierte Frameworks können Single-Agent- oder Multi-Agent-Systeme verwenden.

Single-Agent-Frameworks verlassen sich auf ein Sprachmodell, um eine Vielzahl von Aufgaben und Verantwortlichkeiten auszuführen. Der Agent wird mit einem Systemprompt und den notwendigen Werkzeugen ausgestattet, um seine Aufgaben zu erfüllen (z. B. Suche, APIs und sogar andere Agenten). Obwohl Single-Agent-Systeme über entsprechende Werkzeuge mit anderen Agenten interagieren können, arbeiten sie nicht auf dieselbe Weise wie Multi-Agent-Systeme zusammen.

In Single-Agent-Systemen gibt es keinen Feedback-Mechanismus von anderen KI-Agenten. Daher werden Optionen für menschliches Feedback zur Anleitung des Agenten empfohlen, um die Genauigkeit mit der Zeit zu verbessern. Single-Agent-Architekturen eignen sich am besten für klar definierte Probleme, bei denen ein Feedback von anderen Agenten oder Nutzern unnötig ist.⁷

Anstatt zu versuchen, alle Fähigkeiten in einem einzigen Modell zusammenzufassen, teilen Multi-Agent-Systeme (MAS) die Aufgaben auf mehrere spezialisierte Agenten auf. Multi-Agent-Architekturen umfassen zwei oder mehr Agenten, die dasselbe Sprachmodell oder unterschiedliche Modelle verwenden können. Unabhängig von der Größe arbeiten die Agenten in derselben Umgebung, um die Ziele, den Speicher und den Aktionsplan des jeweils anderen zu modellieren. Diese Architekturen weisen deutliche Vorteile gegenüber dem CoT-Prompting (Chain-of-Thought) auf, bei dem das Modell die Aufgaben in eine Reihe von Schritten aufteilen muss.⁸ Multi-Agent-Architekturen sind besonders erfolgreich, wenn Zusammenarbeit und mehrere unterschiedliche Ausführungspfade erforderlich sind.

Welche Agentenarchitekturen am besten geeignet sind, hängt von den Besonderheiten der Gesamtanwendung und des Anwendungsfalls ab. Single-Agent-Systeme eignen sich am besten für die Lösung begrenzter Probleme. Man kann sich die Agenten als Problemlöser vorstellen. Manche Probleme erfordern die individuellen Fähigkeiten eines einzelnen spezialisierten Agenten, andere wiederum erfordern ein Team von Problemlösern oder ein Team aus mehreren Agenten. Multi-Agent-Systeme sind ein Team von Agenten, die gemeinsam an der Lösung von Problemen arbeiten, die über die individuellen Fähigkeiten oder Kenntnisse jedes einzelnen Agenten hinausgehen. Multi-Agent-Systeme können Probleme lösen, die für Single-Agent-Systeme zu komplex sind. Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass Multi-Agent-Systeme erhebliche Vorteile haben, darunter eine höhere Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit sowie eine größere Toleranz gegenüber unsicheren Daten und unsicherem Wissen.⁹ Zu den wichtigsten Vorteilen von Multi-Agent-Systemen, die mit crewAI vergleichbar sind, gehören die Zusammenarbeit von Agenten, autonome Arbeitsabläufe und Skalierbarkeit.

KI-Agenten können über ihre vielseitig anpassbaren Parameter optimiert werden. Jedem Agenten wird eine Persona zugewiesen, die seine Rolle zusammen mit spezifischen Anweisungen für sein Verhalten umreißt.¹⁰ Multi-Agent-Frameworks nutzen die Fähigkeiten der Agenten, Aufgaben innerhalb eines Teams zu verwalten, während sie in ihren spezifischen Rollen handeln und miteinander interagieren. Die Zusammenstellung dieser Teams kann je nach Anwendung und übergeordneten Zielen angepasst und optimiert werden.

Eine Möglichkeit, dies umzusetzen, sind kollaborative generative Agenten. Multi-Agent-Systeme können die wesentlichen Fähigkeiten bereitstellen, die für eine effektive Zusammenarbeit erforderlich sind.¹¹ Einige Multi-Agent-Systeme bieten Vorlagen für die Zusammenarbeit von Agenten, die auf der Grundlage des übergeordneten Ziels erstellt werden. crewAI erleichtert die Zusammenarbeit von Agenten, indem es Benutzern das Zusammenstellen von Agenten zu Teams oder Crews ermöglicht, die ein gemeinsames Ziel oder eine gemeinsame Aufgabe erfüllen.

Autonome KI-Agenten können eine Aufgabe oder eine Reihe komplexer Aufgaben ohne Anleitung ausführen. Das Potenzial von LLM-basierten autonomen Agenten wird als führender Ansatz zur Erreichung von künstlicher allgemeiner Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) anerkannt.¹² Diese LLM-basierten Agenten können Aufgaben durch selbstgesteuertes Planen und Handeln ausführen. Obwohl sie beeindruckende Fähigkeiten bewiesen haben, stehen KI-Agenten immer noch vor der Herausforderung, ihre Kompetenzen für Aufgaben zu erweitern, die komplexere Formen des Denkens erfordern.¹³ Mithilfe von agentenbasierten Systemen können diese Herausforderungen entschärft werden, indem sie einen Rahmen für autonome Arbeitsabläufe bieten. crewAI bietet autonomes Verhalten durch seinen hierarchischen Prozess, der einen autonom generierten Manager-Agenten verwendet, der die Ausführung und Zuweisung von Agentenaufgaben überwacht.

Multi-Agent-Systeme müssen in verschiedenen Dimensionen skalieren. Zu diesen Dimensionen gehört, dass die Gesamtzahl der Agenten in einem System oder einer Anwendung steigt, dass die Vielfalt der Agenten zunimmt und dass der Umfang der Daten, auf denen oder mit denen die Agenten operieren, zunimmt.¹⁴ Viele Multi-Agent-Frameworks werden mit Werkzeugen wie Monitoring und Metriken bereitgestellt, mit denen sich die erfolgreiche Skalierung des Systems beurteilen lässt. crewAI ermöglicht die Integration von externen Tools zur Überwachung von Ressourcen und Metriken, um Beobachtungen und Auswertungen für LLMs, LLM-Frameworks und Vektordatenbanken einzurichten.

KI-Agenten sind LLM-basierte Systeme oder Programme, die zur Ausführung verschiedener komplexer Aufgaben entwickelt werden können. Agenten verfügen über Gedächtnis- und Planungsfähigkeiten, die ihnen erlauben, unabhängige Entscheidungen zu treffen und auf der Grundlage ihrer bisherigen Erfahrungen zu handeln.¹⁵ Agenten erweitern die Fähigkeiten traditioneller LLMs, indem sie LLM-Ausgaben zum Aufrufen anderer Softwaretools (z. B. zur Datenabfrage) verwenden und die Ergebnisse in ein LLM zurückführen, bis das übergreifende Ziel erreicht ist. Was KI-Agenten von herkömmlichen LLMs unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, zu navigieren, zu interagieren und sich durch Aktionsplanung, Speichernutzung und Tool-Cooling an ihre Umgebung anzupassen. Agentenbasierte Systeme bieten Tools und Orchestrierung für Agenten, um Algorithmen für maschinelles Lernen in Verbindung mit ihren Aufgaben auszuführen.

crewAI wurde auf der Grundlage von LangChain nach dem Baukastenprinzip entwickelt. Seine Hauptkomponenten bestehen aus Agenten, Tools, Aufgaben, Prozessen und Crews.

Agenten sind die grundlegenden Komponenten des crewAI Frameworks. Jeder Agent ist eine autonome Einheit mit verschiedenen Rollen, die zum Gesamtziel der Crew beitragen. Jeder Agent ist für die Ausführung von Aufgaben, die Entscheidungsfindung und die Kommunikation mit anderen Agenten programmiert.

crewAI bestärkt die Benutzer darin, die Agenten als Mitglieder eines Teams zu betrachten. Agenten können verschiedene Rollen haben, wie z. B. „Data Scientist“, „Forscher“ oder „Produktmanager“. Das Multi-Agent-Team arbeitet effektiv zusammen, um automatisierte Workflows durchzuführen.
 
Diese Form des Multi-Agent-Systems zielt darauf ab, die logischen Fähigkeiten der LLMs durch Diskussionen zwischen den Agenten zu verbessern, indem eine Rollenspielstruktur zur Erleichterung komplexer Problemlösungen genutzt wird.¹⁶ Die Agenten treten durch die in crewAI verankerten Delegations- und Kommunikationsmechanismen miteinander in Kontakt, die ihnen die Fähigkeit verleihen, sich wechselseitig zu kontaktieren, um Arbeitsaufgaben zu delegieren oder Fragen zu stellen.

Die Ziele und Eigenschaften des Agenten werden durch Attribute definiert. Die Agenten von crewAI verfügen über drei Hauptattribute: Rolle (Role), Ziel (Goal) und Hintergrundgeschichte (Backstory).

So könnte die Instanziierung eines Agenten in crewAI wie folgt aussehen:

    agent = Agent(
         role= 'Kundensupport',
         goal= 'Bearbeitet Kundenanfragen und Probleme',
         backstory= 'Sie sind Spezialist für Kundensupport bei einer Restaurantkette. Sie sind für die Bearbeitung von Kundenanrufen und den
         Kundensupport sowie die Eingabe von Feedback-Daten verantwortlich.'
         )
 

crewAI bietet mehrere optionale Parameter, darunter Attribute, mit denen ausgewählt werden kann, welches LLM und welche Tool-Abhängigkeiten der Agent verwendet.¹⁷

Tools sind Fähigkeiten oder Funktionen, die Agenten zur Ausführung verschiedener Aufgaben verwenden. Benutzer können sowohl benutzerdefinierte als auch vorhandene Tools aus dem crewAI-Toolkit und den LangChain-Tools nutzen.

Tools erweitern die Fähigkeiten von Agenten, indem sie ihnen ein breites Spektrum von Aufgaben ermöglichen, einschließlich Fehlerbehandlung, Caching-Mechanismen und Anpassung über flexible Tool-Argumente.

Alle Tools enthalten Fehlerbehandlung und unterstützen Caching-Mechanismen.

Das crewAI-Toolkit enthält eine Reihe von Suchwerkzeugen, welche die RAG-Methodik (Retrieval-Augmented Generation) innerhalb verschiedener Quellen verwenden. Hier einige Beispiele:

• JSONSearchTool: Ausführung von Präzisionssuchen in JSON-Dateien.
• GithubSearchTool: Suche in GitHub-Repositorys.
• YouTubeChannelSearchTool: Suche in YouTube-Kanälen.

Neben den RAG-Tools enthält das Kit auch verschiedene Web-Scraping-Tools für die Sammlung und Extraktion von Daten.

crewAI bietet eine einfache Integration mit LangChain-Tools. Hier finden Sie einige Beispiele für die integrierten Tools von LangChain:

• Shell (bash): Erteilung des Zugriffs auf die Shell, sodass das LLM Shell-Befehle ausführen kann.¹⁸
• Dokumentenvergleich: Einsatz eines Agenten für den Vergleich von zwei Dokumenten.¹⁹
• Python: Aktivierung von Agenten zum Schreiben und Ausführen von Python-Code zur Beantwortung von Fragen.²⁰

Benutzer können ihre eigenen Tools zur weiteren Optimierung der Agentenfunktionen erstellen. Als Teil des Tool-Pakets von crewAI können Benutzer ein Tool erstellen, indem sie eine klare Beschreibung des Verwendungszwecks des Tool definieren. Der Agent wird die vom Benutzer definierte Beschreibung zur Verwendung des benutzerdefinierten Tools berücksichtigen. Benutzerdefinierte Tools können optional einen Zwischenspeichermechanismus implementieren, der für eine granulare Kontrolle genau abgestimmt werden kann.

Aufgaben sind spezifische Aufträge, die von Agenten ausgeführt werden. Die Details zur Ausführung werden durch Aufgabenattribute erleichtert. Mehrere Agenten können zur Zusammenarbeit eingesetzt werden, um dieselbe Aufgabe zu erledigen.

Zu den erforderlichen Aufgabenattributen gehören Beschreibung (Description), Agent und erwarteter Output (expected Output). Diese Attribute definieren den Umfang der Aufgabe, den zuständigen Agenten und das Ziel. Eine Aufgabe kann entweder direkt einem Agenten zugewiesen werden oder über den hierarchischen Prozess von crewAI abgewickelt werden, der auf der Grundlage von Rollen und Verfügbarkeit entscheidet.

Hier ein Beispiel für eine Aufgabe:

data_collection = Task(
     description= ‘Sammeln von Daten aus Kundeninteraktionen, Transaktionsverlauf und Support-Tickets’
     expected_output= ‘Eine organisierte Sammlung von Daten, die vorverarbeitet werden kann’,
     agent=data_science_agent,
)

Zu den optionalen Aufgabenattributen gehören die Integration von Tools, asynchrone Ausführung für Gleichzeitigkeit und Ausgabeformate wie JSON, Pydantic-Modelle und Dateiausgaben für Aufgabenergebnisse.

Zu den Aufgabenfunktionen gehören die Integration von Tools, die asynchrone Ausführung, die Überprüfung von Eingaben durch Menschen und die Anpassung der Ausgabe.

Die Ergebnisse einer Aufgabe können den Kontext für eine zukünftige Aufgabe bilden. So können beispielsweise die Ergebnisse einer „Forschungsaufgabe“ als Kontext für die Erledigung einer „Schreibaufgabe“ verwendet werden. Nehmen wir ein einfaches Beispiel: ein Team aus zwei Agenten, einem „Rechercheagenten“ und einem „Schreibagenten“. Der Rechercheagent hat die Aufgabe, Beispiele für die besten generativen KI-Anwendungsfälle zu finden. Der Schreibagent kann die Ergebnisse der Recherche als Kontext verwenden, um einen kurzen Blogbeitrag über das gleiche oder ein ähnliches Thema zu schreiben.

Aufgaben können für eine asynchrone Ausführung definiert werden. Dies ist nützlich für Aufgaben, die lange brauchen, um abgeschlossen zu werden oder die für die Ausführung der nächsten Aufgaben nicht notwendig sind. Das Kontextattribut kann verwendet werden, um in einer zukünftigen Aufgabe festzulegen, dass sie auf die Fertigstellung der Ausgabe der asynchronen Aufgabe warten soll.²¹

Mithilfe von Prozessen können einzelne KI-Agenten als eine zusammenhängende Einheit agieren, indem sie die Ausführung von Aufgaben orchestrieren. Prozesse in agentenbasierten Frameworks definieren, wie Agenten zusammenarbeiten und welche Aufgaben ihnen zugewiesen werden. crewAI vergleicht Prozesse mit dem Projektmanagement, da sie sicherstellen, dass Aufgaben verteilt und effizient ausgeführt werden und mit einer vordefinierten Strategie zur Erreichung des Ziels im Einklang stehen.

crewAI enthält zwei Prozessimplementierungen: sequenziell und hierarchisch und plant eine dritte, den konsensuellen Prozess. Prozesse können einer Crew von Agenten zugewiesen werden, damit diese als zusammenhängende Einheit arbeiten können. Bei der Zuweisung eines Prozesses an eine Crew legt der Prozesstyp die Ausführungsstrategie fest.

• Sequenziell: Der sequenzielle Prozess ähnelt einem dynamischen Teamworkflow. Die Aufgaben werden entsprechend der vordefinierten Reihenfolge in der Aufgabenliste ausgeführt, wobei die Ergebnisse einer Aufgabe als Kontext für die nächste dienen.
• Hierarchisch: Der hierarchische Prozess ahmt eine Unternehmenshierarchie nach. crewAI generiert autonom einen Manager für Benutzer, indem er ein auf den Manager-Agenten zugeschnittenes Manager-Sprachmodell nutzt.²² Der Manager-Agent überwacht die Ausführung von Aufgaben und weist den Agenten Aufgaben auf der Grundlage ihrer Fähigkeiten zu, überprüft die Ergebnisse und bewertet die Aufgabenerledigung. Dieser Prozess ist ein Beispiel dafür, wie KI-Agenten autonom und kollaborativ an der Ausführung einer Reihe von Aufgaben arbeiten.
• Konsensuell (geplant): Zum gegenwärtigen Zeitpunkt ist der konsensuelle Prozess noch nicht in der Codebasis implementiert, zielt aber darauf ab, eine Möglichkeit zur gemeinschaftlichen Entscheidungsfindung zwischen Agenten bei der Ausführung von Aufgaben zu schaffen. Mit diesem Prozess wird ein demokratischer Ansatz für die Aufgabenverwaltung eingeführt.

Eine Crew verkörpert ein kollektives Ensemble von Agenten, die bei der Erfüllung einer vordefinierten Reihe von Aufgaben zusammenarbeiten.²³ Jede Crew definiert die Strategie für die Ausführung von Aufgaben, die Ausführung von Agenten und den gesamten Arbeitsablauf. Crews verfügen über mehrere Attribute, die dabei helfen, Agenten mit komplementären Rollen und Werkzeugen zusammenzustellen, Aufgaben zuzuweisen und einen Prozess auszuwählen, der ihre Ausführungsreihenfolge und Interaktion festlegt.24

Benutzer wählen und definieren eine Liste von Agenten, die als Crew zusammenarbeiten. Den Crews wird eine Liste von Aufgaben zur Erledigung zugewiesen. Optionale Attribute definieren die Strategie für die Ausführung, die Zusammenarbeit der Agenten und den gesamten Workflow.

Im folgenden Beispiel besteht ein Team aus zwei Agenten, die zusammenarbeiten, um Kundensupportdaten zu sammeln und zu organisieren:

my_crew = Crew(
    agents=[data_science_agent, kunden_support_agent],
    tasks=[kunden_support_task, datenerfassung_task],
    process=Process.sequential,
    full_output=True,
    verbose=True,
)

Zu den zusätzlichen Attributen gehören Callback-Funktionen, Sprach- und Speichereinstellungen sowie Optionen zur Festlegung eines Manager-Agenten und LLMs, die je nach Prozessablauf (z. B. sequenziell, hierarchisch) verwendet werden sollen. Sobald eine Crew zusammengestellt ist, wird der Workflow über eine Startmethode eingeleitet. crewAI bietet mehrere Startmethoden zur Steuerung des Prozesses, einschließlich asynchroner und individueller Aufgabenausführung.²⁵

crewAI kann sich mit jedem LLM über eine Vielzahl von Verknüpfungsoptionen verbinden. Standardmäßig verwenden die Agenten das GPT-4-Modell von OpenAI für die Sprachverarbeitung. crewAI bietet jedoch Flexibilität bei der Verbindung mit verschiedenen LLMs, einschließlich Modellen wie der IBM® Granite-Serie. Lokale Modelle können über ollama oder andere offene APIs angebunden werden. Beispiele für API-Schlüsselkonfigurationen und Anleitungen für die Anbindung an verschiedene LLMs finden Sie in den crewAI Dokumenten. crewAI ist mit allen LangChain LLM-Komponenten kompatibel, die allen LLMs grundlegende Unterstützung für eine lauffähige Schnittstelle bieten.

KI-Agenten-Frameworks wie crewAI dienen Forschern und Entwicklern als Grundlage für die Entwicklung intelligenter Systeme in verschiedenen Bereichen, von agentenbasierten KI-Chatbots bis hin zu komplexen Multia-Agent-Systemen.

Zu den zahlreichen Beispielen aus der Praxis gehören Projekte wie die Erstellung interaktiver Landingpages und die Verwendung einer Crew zur Automatisierung des Prozesses der Steigerung der Social-Media-Präsenz. In einem von Moura organisierten GitHub-Repository mit dem Titel „crewAI-examples“ finden Sie eine Sammlung von Praxisbeispielen, die Sie selbst ausprobieren können.²⁶ Diese Beispiele enthalten auch Einführungen für Einsteiger in die Nutzung des Frameworks.

Hier ist eine Liste einiger dieser Beispiele und weiterer Anwendungsfälle, die aus der CrewAI-Community hervorgegangen sind:

• Inhaltsplanung und -erstellung: Ein Anwendungsfall nutzt crewAI und groq, ein natürliches Sprachmodell, um ein Team spezialisierter Agenten zu bilden, die ansprechende und sachlich korrekte Inhalte zu einem bestimmten Thema erstellen.²⁷
• Automatisierung des Überprüfens und Verfassens von E-Mails: Als Einführung für Anfänger konzipiert, erledigt ein Team von Agenten die Aufgaben der Analyse und des Filterns von E-Mails, des Abrufens der vollständigen Threads, der Recherche und der Gestaltung von E-Mail-Entwürfen unter Verwendung der LangGraph-Bibliothek zur Automatisierung der Multi-Agent-Workflows.²⁸
• Aktienanalyse: Den Agenten werden bestimmte Rollen zugewiesen, damit sie bei der Erstellung einer vollständigen Aktienanalyse und Anlageempfehlung mit GPT 3.5 anstelle des standardmäßigen GPT-4 zusammenarbeiten.²⁹

crewAI vergleicht sich mit Multi-Agent-Frameworks wie AutoGen und ChatDev. Der größte Vorteil von crewAI ist die Kombination dessen, was diese beiden Frameworks einzeln gut können. crewAI kombiniert die Flexibilität der dialogorientierten Agenten von AutoGen mit dem strukturierten Prozessansatz von ChatDev.³⁰

AutoGen ist das als Open Source verfügbare Agent-Framework von Microsoft, das Algorithmen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für dialogorientierte KI-Agenten verwendet. Obwohl beide Plattformen in ähnlichen Anwendungen eingesetzt werden, haben sie jeweils ihre Vor- und Nachteile. Beide sind flexible Systeme mit anpassbaren KI-Agenten, die zur Zusammenarbeit fähig sind. crewAI bietet eine einfachere Möglichkeit zur Orchestrierung von Agenten, indem es anpassbare Attribute bereitstellt, welche die Prozesse der Anwendung steuern. Autogen erfordert mehr Programmieraufwand, um dies zu erreichen. AutoGen bietet eine integrierte Möglichkeit zur schnellen Ausführung von LLM-generiertem Code.³¹ crewAI bietet derzeit keine Werkzeuge für diese Fähigkeit, aber mit zusätzlicher Programmiereinrichtung ist es möglich.

ChatDev ist eine Open-Source-Plattform, die eine rollenspielartige Multi-Agent-Zusammenarbeit nutzt, einschließlich crewAI. Die Prozessstruktur von ChatDev ist starr, was die Anpassung einschränkt und die Skalierbarkeit und Flexibilität für Produktionsumgebungen behindert. Frameworks wie crewAI sind so konzipiert, dass sie mit Anwendungen von Drittanbietern und anpassbaren Workflows für dynamische und anpassungsfähige Umgebungen integriert werden können. Eine einzigartige Funktionalität von ChatDev ist, dass es als Browsererweiterung ausgebaut werden kann, um Unterhaltungen zwischen verschiedenen Agenten innerhalb eines Webbrowsers zu verknüpfen.³²

Als Framework für die Multi-Agent-Orchestrierung bietet crewAI eine weitere Innovation auf dem Weg zur künstlichen Intelligenz. Agentenbasierte Architekturen werden die Leistung und die Fähigkeiten von KI-Agenten verbessern und LLM-Anwendungen in die Lage versetzen, auch über die Sprachgenerierung hinausgehende Aufgaben zu erfüllen.