CrewAI на русском, часть 2 | Михаил Омельченко

Продолжение практики с CrewAI. В этот раз строим систему из двух агентов: один пишет промпт, второй его проверяет и даёт конструктивную обратную связь с плюсами и минусами. Каждый агент работает использует свою модель LLM. Разберём, как назначить отдельную LLM конкретному агенту, как передавать результат одной задачи как контекст в следующую, и почему порядок задач в коде определяет порядок выполнения. Смотрим, как третья задача берёт фидбэк от тестировщика и дорабатывает промпт на его основе. Отдельно показываем два приёма: структурированный вывод JSON и режим human_input, где агент после выполнения задачи ждёт вашего ответа и дорабатывает результат на его основе. Разбираем, как правильно давать обратную связь агенту, чтобы он понял задачу. ---=--- Реклама и сотрудничество: Интеграции, обзоры DevTools, спонсорство. Контакт: Telegram @DJWOMS ---=--- 0:00 Добавляем QA-агента, который проверяет работу первого 2:27 Назначаем отдельную LLM для QA-агента (Gemma 12B вместо 4B) 2:32 Передача контекста между задачами 5:37 Описание задачи test-prompt-task в YAML 6:56 Первый запуск crew с двумя агентами 7:44 Результат пришёл на английском языке 8:05 Добавляем инструкцию отвечать на русском 8:29 Третья задача: regenerate агент дорабатывает промпт по советам 11:13 Настройка max_tokens для каждого агента 12:09 Добавляем входные параметры: модель, роль, язык 21:43 human_input: агент ждёт обратной связи от пользователя 22:36 Даём агенту ответ, он дорабатывает результат...