crewAI 中文教程

一个面向中文读者的 crewAI 入门与实战教程。项目把 crewAI 的核心概念、架构设计和执行链路拆成循序渐进的学习路径，并提供一个可运行的 TypeScript multi Agent Demo，帮助读者从零开始理解并实现一个简化版多智能体系统。

项目截图

教程站点首页

multi Agent Demo 工作台

适合谁阅读

本教程适合已经具备基础编程能力，并希望系统理解 multi Agent 工程实现的读者：

• 想学习 crewAI 但不想只停留在概念介绍。
• 想理解 Agent、Task、Crew、Flow、Tool、Memory 等模块如何协作。
• 想通过小 Demo 逐步掌握多智能体系统的执行链路。
• 想用 Node.js、TypeScript、React 实现一个可运行的教学版 multi Agent 项目。

可以学到什么

• crewAI 的核心抽象：Agent、Task、Crew、Process、Flow、Tool、Memory、Knowledge。
• Crew 与 Flow 的职责边界：自主协作与流程控制如何配合。
• 从 kickoff 入口理解任务校验、上下文传递、Agent 执行和结果汇总。
• 如何设计渐进式 Demo，让复杂系统从最小 Agent 一步步演化到完整 Crew。
• 如何实现一个前后端可运行的 multi Agent 报告生成工作台。

项目内容

模块	内容
教程站点	基于 VitePress，包含原理讲解、源码拆解、流程图、时序图、表格和练习。
渐进式 Demo	5 个 TypeScript 小 Demo，从最小 Agent 到 Flow 状态机。
最终项目后端	Express + TypeScript，实现 Agent、Task、Crew、Tool、Flow 和 LLM 适配。
最终项目前端	React + Vite，实现主题输入、执行事件、任务输出和最终报告展示。
Mock LLM	默认无需 API Key，即可离线跑通完整 Demo。

项目结构

.
├── docs
│   ├── .vitepress
│   ├── appendix
│   ├── core
│   ├── demos
│   ├── final
│   ├── public
│   └── source
├── examples
│   └── final-multi-agent
│       ├── backend
│       └── frontend
├── package.json
└── README.md

快速开始

安装依赖：

npm install
npm install --prefix examples/final-multi-agent/backend
npm install --prefix examples/final-multi-agent/frontend

启动教程站点：

npm run docs:dev

访问：

http://127.0.0.1:5173/

运行最终 Demo

终端 1：启动后端。

npm run demo:backend

终端 2：启动前端。

npm run demo:frontend

访问前端工作台：

http://127.0.0.1:5174/

后端健康检查：

http://127.0.0.1:8787/api/health

默认使用 Mock LLM，不需要 API Key。页面提交主题后，后端会创建资料研究员、系统分析师、技术写作者三个 Agent，并按顺序执行调研、分析和成稿任务。

接入真实 LLM

复制后端环境变量模板：

cp examples/final-multi-agent/backend/.env.example examples/final-multi-agent/backend/.env

编辑 .env：

LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=your_api_key
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_MODEL=gpt-4.1-mini

只要模型服务兼容 OpenAI Chat Completions 格式，通常都可以接入。

构建验证

npm run docs:build
npm --prefix examples/final-multi-agent/backend run build
npm --prefix examples/final-multi-agent/frontend run build

学习路线

推荐按下面顺序阅读：

1. docs/guide.md：了解教程路线和最终目标。
2. docs/core/：建立 crewAI 核心概念和架构心智模型。
3. docs/source/：理解官方仓库阅读路线和执行链路。
4. docs/demos/：从最小 Agent 开始完成 5 个渐进式 Demo。
5. docs/final/：阅读最终项目的后端、前端、运行和扩展方式。

参与讨论与修正

欢迎通过 Issue 或 Pull Request 参与改进：

• 修正教程中的概念错误或过期内容。
• 补充更清晰的示例、图表和练习。
• 修复代码运行问题或页面展示问题。
• 扩展最终 Demo，例如接入真实搜索、记忆系统、Reviewer Agent 或实时事件推送。

参考资料

• crewAI 官方仓库：https://github.com/crewAIInc/crewAI
• crewAI 官方文档：https://docs.crewai.com

致谢

感谢 Linux Do 社区的交流与启发。

学AI，上L站。

License

MIT