Свяжите двух AI-агентов общей памятью, чтобы они передавали друг другу контекст
Настройте исследователя и редактора с единым хранилищем памяти - каждый агент видит результаты другого и накапливает факты между запусками
- 1.Откройте терминал (Terminal на macOS, командная строка на Windows) и установите CrewAI командой ниже. Дождитесь завершения установки.
Нужен Python 3.10+. Если Python не установлен - скачайте с python.org. Если установка не работает, попробуйте добавить --user в конец команды.
CrewAI ↗Об инструментеПромптpip install crewai
Что делает этот промптКоманда устанавливает фреймворк CrewAI для создания мультиагентных систем. Ничего заменять не нужно. - 2.Создайте папку для проекта и внутри неё файл crew_memory.py. Откройте файл в любом текстовом редакторе.
Можно использовать VS Code, Sublime или даже Блокнот.
- 3.Вставьте в файл следующий код. Замените [YOUR_OPENAI_API_KEY] на ваш ключ API, а [TOPIC] - на тему, которую агенты будут исследовать.
Ключ API можно получить на platform.openai.com. Если сервис недоступен в вашем регионе, используйте локальную модель через Ollama: установите Ollama, скачайте модель (ollama pull llama3) и замените строку с API-ключом на os.environ['OPENAI_API_BASE'] = 'http://localhost:11434/v1'. Не публикуйте ваш
CrewAI ↗Об инструментеПромптimport 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)Что делает этот промптPython-скрипт создаёт двух агентов (Researcher и Writer) с общей памятью. Параметр memory=True включает кратковременную память (агенты видят результаты друг друга), долговременную память (факты сохраняются между запусками) и память сущностей. Замените [YOUR_OPENAI_API_KEY] на ваш ключ и [TOPIC] на тему исследования, например 'renewable energy trends 2026'. - 4.В терминале перейдите в папку с файлом и запустите скрипт.
Команда для перехода: cd /путь/к/папке. Запуск займёт 1-3 минуты - агенты работают последовательно.
Об инструментеПромптpython crew_memory.py
Что делает этот промптКоманда запускает скрипт. Первый агент исследует тему, второй пишет_summary на основе результатов первого. Благодаря memory=True второй агент видит вывод первого. - 5.После завершения проверьте папку memory/ - она создастся автоматически рядом со скриптом. В ней хранятся накопленные факты.
При повторном запуске скрипта агенты будут использовать ранее сохранённые знания из этой папки. Чтобы очистить память - удалите папку memory/.
CrewAI ↗Об инструменте
- бесплатноCrewAICrewAI - 开源 фреймворк, бесплатный без ограничений.
- APIOpenAI APIПлатный API, оплата по факту использования. Новые аккаунты иногда получают бесплатные кредиты. Альтернатива - Ollama (локальная модель, бесплатно).
ИИ-сервисы быстро меняются - интерфейсы и бесплатные лимиты могут отличаться от описанных.