दो AI-एजेंट्स को साझा मेमोरी से जोड़ें ताकि वे एक-दूसरे को संदर्भ पास कर सकें
एक शोधकर्ता और एक लेखक को एक साझा मेमोरी स्टोर के साथ सेट करें - हर एजेंट दूसरे के परिणाम देख सकता है और रन के बीच तथ्य जमा करता है
- 1.टर्मिनल खोलें (macOS में Terminal, Windows में कमांड प्रॉम्प्ट) और नीचे दी गई कमांड से CrewAI इंस्टॉल करें। इंस्टॉल पूरा होने का इंतज़ार करें।
Python 3.10+ चाहिए। अगर Python इंस्टॉल नहीं है तो python.org से डाउनलोड करें। अगर इंस्टॉल न हो तो कमांड के अंत में --user जोड़कर देखें।
CrewAI ↗टूल के बारे मेंप्रॉम्प्टpip install crewai
यह प्रॉम्प्ट क्या करता हैयह कमांड मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाने के लिए CrewAI फ्रेमवर्क इंस्टॉल करती है। कुछ भी बदलने की ज़रूरत नहीं। - 2.प्रोजेक्ट के लिए एक फ़ोल्डर बनाएँ और उसके अंदर crew_memory.py फ़ाइल बनाएँ। फ़ाइल को किसी भी टेक्स्ट एडिटर में खोलें।
VS Code, Sublime या यहाँ तक कि Notepad भी इस्तेमाल कर सकते हैं।
- 3.फ़ाइल में निम्नलिखित कोड डालें। [YOUR_OPENAI_API_KEY] को अपनी API कुंजी से और [TOPIC] को उस विषय से बदलें जिस पर एजेंट्स शोध करेंगे।
API कुंजी platform.openai.com पर मिलेगी। अगर सेवा आपके क्षेत्र में उपलब्ध नहीं है, तो Ollama से लोकल मॉडल इस्तेमाल करें: Ollama इंस्टॉल करें, मॉडल डाउनलोड करें (ollama pull llama3) और API-कुंजी वाली लाइन को os.environ['OPENAI_API_BASE'] = 'http://localhost:11434/v1' से बदलें। अपनी कुंजी प्रकाशित न करें।
CrewAI ↗टूल के बारे मेंप्रॉम्प्टimport os from crewai import Agent, Task, Crew, Process os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "[YOUR_OPENAI_API_KEY]" researcher = Agent( role="Researcher", goal="Find 3 key facts about [TOPIC]", backstory="You are a thorough researcher who finds and verifies information.", verbose=True ) writer = Agent( role="Writer", goal="Write a clear 200-word summary based on the research", backstory="You are a skilled writer who turns research into readable content.", verbose=True ) research_task = Task( description="Research [TOPIC] and find 3 key facts.", expected_output="A list of 3 key facts about [TOPIC].", agent=researcher ) writing_task = Task( description="Using the research from the previous task, write a 200-word summary.", expected_output="A 200-word summary about [TOPIC].", agent=writer ) crew = Crew( agents=[researcher, writer], tasks=[research_task, writing_task], memory=True, process=Process.sequential, verbose=True ) result = crew.kickoff() print(result)यह प्रॉम्प्ट क्या करता हैयह Python स्क्रिप्ट दो एजेंट्स (Researcher और Writer) को साझा मेमोरी के साथ बनाती है। memory=True पैरामीटर शॉर्ट-टर्म मेमोरी (एजेंट्स एक-दूसरे के परिणाम देख सकते हैं), लॉन्ग-टर्म मेमोरी (तथ्य रन के बीच सहेजे जाते हैं) और एंटिटी मेमोरी सक्षम करता है। [YOUR_OPENAI_API_KEY] को अपनी कुंजी से बदलें और [TOPIC] को शोध के विषय से बदलें, जैसे 'renewable energy trends 2026'। - 4.टर्मिनल में फ़ाइल वाले फ़ोल्डर में जाएँ और स्क्रिप्ट चलाएँ।
फ़ोल्डर में जाने का कमांड: cd /पथ/से/फ़ोल्डर। रन में 1-3 मिनट लगेंगे - एजेंट्स क्रम से काम करते हैं।
टूल के बारे मेंप्रॉम्प्टpython crew_memory.py
यह प्रॉम्प्ट क्या करता हैयह कमांड स्क्रिप्ट चलाती है। पहला एजेंट विषय पर शोध करता है, दूसरा पहले के परिणामों के आधार पर सारांश लिखता है। memory=True की वजह से दूसरा एजेंट पहले का आउटपुट देख सकता है। - 5.पूरा होने के बाद memory/ फ़ोल्डर जाँचें - यह स्क्रिप्ट के पास अपने आप बन जाएगा। इसमें जमे हुए तथ्य सहेजे जाते हैं।
स्क्रिप्ट दोबारा चलाने पर एजेंट्स इस फ़ोल्डर में पहले से सहेजे गए ज्ञान का उपयोग करेंगे। मेमोरी साफ़ करने के लिए memory/ फ़ोल्डर हटा दें।
CrewAI ↗टूल के बारे में
- मुफ़्तCrewAICrewAI एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है, बिना किसी सीमा के मुफ़्त।
- APIOpenAI APIसशुल्क API, उपयोग के अनुसार भुगतान। नए खातों को कभी-कभी मुफ़्त क्रेडिट मिलते हैं। विकल्प - Ollama (लोकल मॉडल, मुफ़्त)।
AI सेवाएँ तेज़ी से बदलती हैं - इंटरफ़ेस और मुफ़्त सीमाएँ बताए गए से अलग हो सकती हैं।