リサーチ、計画、コーディング、タスク実行を行う自律型AIエージェントを、メモリ、RAG、100以上のLLMプロバイダー対応で構築できるPythonフレームワーク。
crewAIInc/crewAI
ロールベースの自律型AIエージェント(Crews)とイベント駆動型ワークフロー(Flows)をオーケストレーションする、オープンソースのPythonフレームワーク。
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- 最終コミット
- 昨日
これは何?
CrewAIは、各エージェントに明確な役割、目標、バックストーリーを設定し、ツール、メモリ、知識ソースを利用できるマルチエージェントシステムを構築するためのPythonフレームワークです。エージェントはCrewsにまとめられ、タスクを通じて作業を分担し、逐次処理または階層型のマネージャープロセスで実行できます。
Flowsは、このフレームワークの決定論的な側面を担います。共有状態、条件分岐、@start、@listen、@routerなどのデコレーターによるルーティング、or_やand_といった論理演算子を備えたイベント駆動型ワークフローです。Flowから単一のLLMを呼び出したり、Crewをステップの1つとして実行したり、両方を1つのパイプラインに組み合わせたりできます。
プロジェクトはJSONファイル(agents/*.jsonc、crew.jsonc)またはPythonクラスで設定でき、crewai CLIを使ってプロジェクトのひな型作成、インストール、実行ができます。Python 3.10以上3.14未満が必要で、OpenAIやOllamaなどのローカルモデルへの接続に対応し、MCPとA2Aもサポートしています。
主な機能
- 01目標、バックストーリー、ツール、メモリを備えたロールベースのエージェントが、Crews内で協力します。
- 02共有状態、条件分岐、ルーティング用デコレーターを備えたイベント駆動型のFlows。
- 03タスクの調整に使える逐次処理モードと階層型プロセスモード。
- 04crewai CLIによるプロジェクトのひな型作成、インストール、実行。
- 05OpenAIやOllama、LM Studioなどのローカルモデルに接続できます。
- 06エージェント連携のためのMCPとA2Aをサポート。
ユースケース
- 専門エージェントを活用した、複数ステップにわたる調査やレポート作成の自動化。
- LLMの呼び出しと決定論的なPythonの業務ロジックを組み合わせた、本番向けワークフローの構築。
- サブタスクを委任し、互いの出力を検証するエージェントチームのプロトタイピング。
- AI駆動のプロセスへの、人によるレビュー工程や構造化出力の追加。
クイックスタート
- 1
Pythonのバージョンが3.10~3.14であることを確認する
python3 --version - 2
READMEに記載された公式のuvインストールスクリプトを実行する(ダウンロードしてシェルにパイプする)
- 3
CrewAI CLIをインストールする
uv tool install crewai - 4
新しいcrewプロジェクトを作成する
crewai create crew <project_name>
使う前に知っておきたいこと
- Python >=3.10かつ<3.14が必要です。
- サンプルのcrewはopenai/gpt-4oなどのホスト型LLMを呼び出すため、自分のモデルAPIキーをプロジェクトの.envファイルに設定する必要があります。
- Windowsでは、Visual Studio Build Toolsがないとchroma-hnswlibのビルドに失敗する場合があります。
トピック
よくある質問
- crewAI とは?
- ロールベースの自律型AIエージェント(Crews)とイベント駆動型ワークフロー(Flows)をオーケストレーションする、オープンソースのPythonフレームワーク。 CrewAIは、各エージェントに明確な役割、目標、バックストーリーを設定し、ツール、メモリ、知識ソースを利用できるマルチエージェントシステムを構築するためのPythonフレームワークです。エージェントはCrewsにまとめられ、タスクを通じて作業を分担し、逐次処理または階層型のマネージャープロセスで実行できます。
- crewAI は無料で使えますか?ライセンスは?
- crewAI は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- crewAI は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。crewAI の最終コミットは 2026年10月20日 です。
- crewAI は何に使えますか?
- 専門エージェントを活用した、複数ステップにわたる調査やレポート作成の自動化。 LLMの呼び出しと決定論的なPythonの業務ロジックを組み合わせた、本番向けワークフローの構築。 サブタスクを委任し、互いの出力を検証するエージェントチームのプロトタイピング。 AI駆動のプロセスへの、人によるレビュー工程や構造化出力の追加。
- crewAI のインストール方法は?
- Pythonのバージョンが3.10~3.14であることを確認する: python3 --version READMEに記載された公式のuvインストールスクリプトを実行する(ダウンロードしてシェルにパイプする) CrewAI CLIをインストールする: uv tool install crewai 新しいcrewプロジェクトを作成する: crewai create crew <project_name>
- crewAI はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/crewAIInc/crewAI
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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