Framework de Python para crear agentes de IA autónomos que investigan, planifican, programan y ejecutan tareas, con memoria, RAG y más de 100 proveedores de LLM.
9,3 mil1,5 milPythonMITActualizado ayer
crewAIInc/crewAI
Framework de Python de código abierto para orquestar agentes de IA autónomos basados en roles (Crews) y flujos de trabajo basados en eventos (Flows).
- Estrellas
- 59,907
- Forks
- 8,806
- Issues abiertos
- 762
- Último commit
- ayer
¿Qué es?
CrewAI es un framework de Python para crear sistemas multiagente. Cada agente tiene un rol, un objetivo y una historia de fondo definidos, y puede usar herramientas, memoria y fuentes de conocimiento. Los agentes se agrupan en Crews, que distribuyen el trabajo mediante tareas y pueden ejecutarse de forma secuencial o bajo la dirección de un manager jerárquico.
Flows aportan el componente determinista del framework: flujos de trabajo basados en eventos con estado compartido, ramificación condicional, enrutamiento mediante decoradores como @start, @listen y @router, y los operadores lógicos or_ y and_. Un Flow puede llamar a un único LLM, ejecutar una Crew como uno de sus pasos y combinar ambas opciones en una misma pipeline.
El proyecto se configura mediante archivos JSON (agents/*.jsonc y crew.jsonc) o clases de Python, y crewai CLI permite crear la estructura inicial, instalar y ejecutar proyectos. Requiere Python 3.10 o superior, pero inferior a 3.14; admite conexiones con OpenAI y modelos locales como Ollama, e incluye compatibilidad con MCP y A2A.
Funciones clave
- 01Agentes basados en roles, con objetivos, historias de fondo, herramientas y memoria, colaboran dentro de Crews.
- 02Flows basados en eventos, con estado compartido, ramificación condicional y decoradores de enrutamiento.
- 03Modos de proceso secuencial y jerárquico para coordinar tareas.
- 04Creación de la estructura inicial, instalación y ejecución de proyectos mediante crewai CLI.
- 05Se conecta con OpenAI y modelos locales como Ollama y LM Studio.
- 06Compatibilidad con MCP y A2A para integrar agentes.
Casos de uso
- Automatizar procesos de investigación de varios pasos y redacción de informes con agentes especializados.
- Crear flujos de trabajo de producción que combinen llamadas a LLM con lógica de negocio determinista en Python.
- Crear prototipos de equipos de agentes que deleguen subtareas y validen los resultados de los demás.
- Añadir pasos de revisión humana y resultados estructurados a procesos basados en IA.
Inicio rápido
- 1
Comprueba que Python esté entre 3.10 y 3.14
python3 --version - 2
Ejecuta el script oficial de instalación de uv que aparece en el README (descárgalo y pásalo a la shell mediante una tubería)
- 3
Instala la CLI de CrewAI
uv tool install crewai - 4
Crea un nuevo proyecto de crew
crewai create crew <project_name>
Antes de usarlo
- Requiere Python >=3.10 y <3.14.
- Los crews de ejemplo llaman a un LLM alojado, como openai/gpt-4o, así que necesitas configurar tu propia clave de API del modelo en el archivo .env del proyecto.
- En Windows, la dependencia chroma-hnswlib puede no compilarse si no tienes Visual Studio Build Tools.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es crewAI?
- Framework de Python de código abierto para orquestar agentes de IA autónomos basados en roles (Crews) y flujos de trabajo basados en eventos (Flows). CrewAI es un framework de Python para crear sistemas multiagente. Cada agente tiene un rol, un objetivo y una historia de fondo definidos, y puede usar herramientas, memoria y fuentes de conocimiento. Los agentes se agrupan en Crews, que distribuyen el trabajo mediante tareas y pueden ejecutarse de forma secuencial o bajo la dirección de un manager jerárquico.
- ¿crewAI es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- crewAI es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿crewAI sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de crewAI fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar crewAI?
- Automatizar procesos de investigación de varios pasos y redacción de informes con agentes especializados. Crear flujos de trabajo de producción que combinen llamadas a LLM con lógica de negocio determinista en Python. Crear prototipos de equipos de agentes que deleguen subtareas y validen los resultados de los demás. Añadir pasos de revisión humana y resultados estructurados a procesos basados en IA.
- ¿Cómo se instala crewAI?
- Comprueba que Python esté entre 3.10 y 3.14: python3 --version Ejecuta el script oficial de instalación de uv que aparece en el README (descárgalo y pásalo a la shell mediante una tubería) Instala la CLI de CrewAI: uv tool install crewai Crea un nuevo proyecto de crew: crewai create crew <project_name>
- ¿Dónde consigo crewAI?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/crewAIInc/crewAI
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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