CrewAI も 1.0 Alpha のプレリリースが公開されています。
クイックスタートでは、CrewAI を使用して最初の AI エージェントを数分で構築します。

CrewAI 1.0 alpha : Get Started : クイックスタート

作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション
作成日時 : 10/07/2025
バージョン : 1.0.0a3 (0.201.1)

* 本記事は github.com/crewAIInc/crewAI の以下のページを独自に翻訳した上で、補足説明を加えてまとめ直しています。スニペットはできる限り日本語を使用しています :

• CrewAI 1.0 α : Get Started : Quickstart

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

 

CrewAI 1.0 α : Get Started : クイックスタート

CrewAI を使用して 5 分以内に最初の AI エージェントを構築します。

 

最初の CrewAI エージェントの構築

単純な crew を作成しましょう、これは指定されたトピックやサブジェクトについて最新の AI 開発の調査やレポートに役立ちます。

先に進む前に、CrewAI のインストールを完了していることを確認してください。まだインストールしていない場合には、インストールガイド に従ってインストールできます。

Follow the steps below to get Crewing! 🚣‍♂️
​

1. crew の作成
   ターミナルで以下のコマンドを実行することで新しい crew プロジェクトを作成します。これは crew の基本的な構造を含む latest-ai-development という名前の新しいディレクトリを作成します。

   crewai create crew latest-ai-development
   

   以下のようなプロジェクトが作成されます :

   latest_ai_development
   ├── .env
   ├── .gitignore
   ├── knowledge
   │   └── user_preference.txt
   ├── pyproject.toml
   ├── README.md
   ├── src
   │   └── latest_ai_development
   │       ├── __init__.py
   │       ├── config
   │       │   ├── agents.yaml
   │       │   └── tasks.yaml
   │       ├── crew.py
   │       ├── main.py
   │       └── tools
   │           ├── __init__.py
   │           └── custom_tool.py
   └── tests
   

2. 新しい crew プロジェクトに移動する

   cd latest_ai_development
   

3. `agents.yaml` ファイルの変更

   Info : ユースケースに合わせるために必要に応じてエージェントを変更したり、そのままプロジェクトにコピー&ペーストすることができます。{topic} のような agents.yaml と tasks.yaml ファイルで変数展開される任意の変数は main.py ファイルの変数の値で置き換えられます。

   agents.yaml

   # src/latest_ai_development/config/agents.yaml
   researcher:
     role: >
       {topic} 上級データ研究員
     goal: >
       {topic} の最先端の動向を明らかにする
     backstory: >
       あなたは {topic} の最新の動向を見抜く洞察力を持つ、熟練の研究者です。
       最も関連性の高い情報を的確に見つけ出し、明確かつ簡潔にまとめる能力で知られています。
   
   reporting_analyst:
     role: >
       {topic} レポート作成アナリスト
     goal: >
       {topic} のデータ分析と調査結果に基づいて詳細なレポートを作成します
     backstory: >
       あなたは細部にまで鋭い観察力を持つ、綿密なアナリストです。
       複雑なデータを明確で簡潔なレポートに変換し、他の人がその情報を簡単に理解し、それに基づいて行動に移せるようにする能力で知られています。
   

4. `tasks.yaml` ファイルの変更

   tasks.yaml

   # src/latest_ai_development/config/tasks.yaml
   research_task:
     description: >
       {topic} について徹底的に調査してください。
       現在の年は2025年として、興味深く関連性のある情報を確実に見つけてください。
     expected_output: >
       {topic} に関する最も関連性の高い情報を 10 個の箇条書きでまとめたリスト
     agent: researcher
   
   reporting_task:
     description: >
       得られたコンテキストをレビューし、各トピックをレポートの完全なセクションに拡張します。
       レポートが詳細で、関連するすべての情報が含まれていることを確実にしてください。
     expected_output: >
       主要なトピックを網羅し、それぞれ完全な情報セクションを備えた本格的なレポート。
       '```' を除いたマークダウン形式でフォーマットされています。
     agent: reporting_analyst
     output_file: report.md
   

5. `crew.py` ファイルの変更

   crew.py

   # src/latest_ai_development/crew.py
   from crewai import Agent, Crew, Process, Task
   from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
   from crewai_tools import SerperDevTool
   from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
   from typing import List
   
   @CrewBase
   class LatestAiDevelopmentCrew():
     """LatestAiDevelopment crew"""
   
     agents: List[BaseAgent]
     tasks: List[Task]
   
     @agent
     def researcher(self) -> Agent:
       return Agent(
         config=self.agents_config['researcher'], # type: ignore[index]
         verbose=True,
         tools=[SerperDevTool()]
       )
   
     @agent
     def reporting_analyst(self) -> Agent:
       return Agent(
         config=self.agents_config['reporting_analyst'], # type: ignore[index]
         verbose=True
       )
   
     @task
     def research_task(self) -> Task:
       return Task(
         config=self.tasks_config['research_task'], # type: ignore[index]
       )
   
     @task
     def reporting_task(self) -> Task:
       return Task(
         config=self.tasks_config['reporting_task'], # type: ignore[index]
         output_file='output/report.md' # This is the file that will be contain the final report.
       )
   
     @crew
     def crew(self) -> Crew:
       """Creates the LatestAiDevelopment crew"""
       return Crew(
         agents=self.agents, # Automatically created by the @agent decorator
         tasks=self.tasks, # Automatically created by the @task decorator
         process=Process.sequential,
         verbose=True,
       )
   

6. [オプション] before / after crew 関数の追加

   crew.py

   # src/latest_ai_development/crew.py
   from crewai import Agent, Crew, Process, Task
   from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task, before_kickoff, after_kickoff
   from crewai_tools import SerperDevTool
   
   @CrewBase
   class LatestAiDevelopmentCrew():
     """LatestAiDevelopment crew"""
   
     @before_kickoff
     def before_kickoff_function(self, inputs):
       print(f"Before kickoff function with inputs: {inputs}")
       return inputs # You can return the inputs or modify them as needed
   
     @after_kickoff
     def after_kickoff_function(self, result):
       print(f"After kickoff function with result: {result}")
       return result # You can return the result or modify it as needed
   
     # ... remaining code
   

7. カスタム入力を crew に自由に渡してください

   例えば、topic 入力を crew に渡して、調査とレポートをカスタマイズできます。

   main.py

   #!/usr/bin/env python
   # src/latest_ai_development/main.py
   import sys
   from latest_ai_development.crew import LatestAiDevelopmentCrew
   
   def run():
     """
     Run the crew.
     """
     inputs = {
       'topic': 'AI Agents'
     }
     LatestAiDevelopmentCrew().crew().kickoff(inputs=inputs)
   

8. 環境変数の設定

   crew を実行する前に、.env ファイルに環境変数として以下のキーセットがあることを確認してください :

   • Serper.dev API キー: SERPER_API_KEY=YOUR_KEY_HERE

   • API キーのような、選択したモデル用の構成設定。See the LLM setup guide to learn how to configure models from any provider.

9. 依存関係をロックしてインストール
   • CLI コマンドを使用して、依存関係をロックしてインストールします :

     crewai install
     

   • インストールしたい追加のパッケージがある場合、次を実行することで対応できます :

     uv add 
     

10. crew の実行
    • crew を実行するには、プロジェクトのルートで以下のコマンドを実行します :

    crewai run
    

11. 最終レポートの表示

    コンソールに出力が表示され、最終レポートを含む report.md ファイルがプロジェクトのルート内に作成されます。Here’s an example of what the report should look like:

    output/report.md
    

以上