雙AI智能團隊實戰：Gemini多代理協作教學指南

教你如何用CrewAI同Gemini模型打造全自動多智能代理研究及寫作流程

呢篇教學示範點樣利用CrewAI，建立一個由兩個智能代理組成嘅小型系統，透過Google嘅Gemini Flash模型協作完成任務。我哋會一步步設定環境、進行安全認證、定義專門嘅代理角色，並且安排由研究到結構化寫作嘅工作流程。當系統運行時，可以即時觀察各個部分點樣協調合作，實際體驗由大型語言模型驅動嘅多代理工作流程點樣運作。以下連結有完整代碼，方便大家跟住試做。

首先，我哋喺Colab環境安裝CrewAI同相關工具，確保執行環境乾淨並導入必要模組，為多代理工作流程打好基礎。

接住落嚟係API認證環節，我哋會安全咁讀取或輸入Google Gemini嘅API Key，並將佢存入環境變數，確保模型能穩定無間斷運作。

之後，我哋配置Gemini Flash模型，選用「gemini-2.0-flash」版本，設定溫度參數（0.7）以取得創意同精確度嘅平衡，呢個模型會成為兩個代理嘅智力來源。

接住，我哋定義兩個專門角色代理：

– 「科技研究員」：負責發掘AI代理領域嘅前沿發展，具備豐富嘅技術分析背景，專注於自主AI代理同大型語言模型。

– 「技術寫手」：負責將研究員嘅發現轉化成簡潔生動嘅博客文章，針對開發者讀者，去蕪存菁提供實用見解。

然後，我哋為兩個代理指定具體任務：

– 研究員要模擬分析「2025年自主AI代理嘅未來」，提出三大趨勢：多代理協作架構、神經符號AI，以及裝置端代理執行，並提供簡短摘要。

– 寫手則根據研究結果，寫一篇約200字嘅博客文章，包括吸引人嘅標題、引言、三個重點項目同結語，說明開發者點解要關注呢啲趨勢。

最後，我哋將兩個代理同任務整合成CrewAI團隊，設置順序處理流程，啟動系統後觀察實時執行，最終會輸出一篇格式化嘅Markdown博客內容。

總結嚟講，CrewAI令我哋可以輕鬆構建協調有序嘅多代理系統，令代理可以分工合作完成複雜任務。透過清晰定義角色、任務同流程，令整個系統模組化、易於擴展同維護。呢個框架為開發更自主、更豐富嘅AI應用提供咗堅實基礎，未來可以推廣到更大型嘅多代理系統、生產線自動化，甚至創意型AI協作。

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編輯評論與啟發

今次教學展示咗多代理系統嘅實用性同CrewAI框架嘅便利，尤其係點樣喺現有大型語言模型上疊加協作層，打造出能分工合作嘅智能團隊。呢種方法相較於單一模型直接處理所有任務，更加符合人類工作嘅分工模式，有助提升效率同結果質素。

喺香港及全球愈來愈多企業同開發者關注AI實際應用嘅背景下，CrewAI同Gemini模型嘅結合提供咗一條可行路徑，讓技術人員可以用較少嘅代碼同複雜度，快速構建多智能體系。未來如果能加入更多代理間嘅溝通協議、錯誤糾正機制同動態任務調度，將令系統更具彈性同智慧。

另外，呢種多代理架構亦啟示我哋，AI發展不單止係模型能力嘅提升，更重要係如何設計合理嘅架構去協調多個智能體，從而解決更複雜嘅問題。對香港嘅AI開發者來講，掌握呢類技術將有助於推動本地AI產業升級，尤其係金融科技、智慧城市同創意產業領域。

總括而言，CrewAI同Gemini模型嘅結合示範咗未來AI協作嘅新趨勢，值得關注同深入研究，亦希望有更多本地開發者能夠借助呢啲工具，創造出切合本地需求嘅多智能代理應用。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。