Agent 能力

概览

CrewAI agents 可以通过 五种不同的能力类型 进行扩展，每一种都承担不同的职责。理解何时使用哪一种，以及它们如何协同工作，是构建高效 agents 的关键。

Tools

可调用函数 - 让 agents 能够采取行动。网页搜索、文件操作、API 调用、代码执行。

MCP Servers

远程工具服务器 - 通过 Model Context Protocol 将 agents 连接到外部工具服务器。效果和 tools 相同，但由外部托管。

Apps

平台集成 - 通过 CrewAI 平台把 agents 连接到 SaaS 应用（Gmail、Slack、Jira、Salesforce）。使用平台集成 token 在本地运行。

Skills

领域知识 - 将指令、规范和参考材料注入 agent prompts。Skills 告诉 agents 应该如何思考。

Knowledge

检索到的事实 - 通过语义搜索（RAG）为 agents 提供来自文档、文件和 URL 的数据。Knowledge 告诉 agents 需要知道什么。

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关键区别

最重要的一点是：这些能力分成两类。

行动型能力（Tools、MCP、Apps）

它们赋予 agents 执行动作的能力 - 调用 API、读取文件、搜索网页、发送邮件。执行时，这三者都会解析成同一种内部格式（BaseTool 实例），并出现在 agent 可以调用的统一工具列表中。

from crewai import Agent
from crewai_tools import SerperDevTool, FileReadTool

agent = Agent(
    role="Researcher",
    goal="Find and compile market data",
    backstory="Expert market analyst",
    tools=[SerperDevTool(), FileReadTool()],  # 本地工具
    mcps=["https://mcp.example.com/sse"],     # 远程 MCP 服务器工具
    apps=["gmail", "google_sheets"],           # 平台集成
)

上下文型能力（Skills、Knowledge）

它们会修改 agent 的 prompt - 在 agent 开始推理前注入专业知识、指令或检索到的数据。它们不会给 agent 新动作；它们决定的是 agent 如何思考，以及它能访问哪些信息。

from crewai import Agent

agent = Agent(
    role="Security Auditor",
    goal="Audit cloud infrastructure for vulnerabilities",
    backstory="Expert in cloud security with 10 years of experience",
    skills=["./skills/security-audit"],        # 领域指令
    knowledge_sources=[pdf_source, url_source], # 检索到的事实
)

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何时使用什么

你需要…	使用	示例
Agent 搜索网页	Tools	tools=[SerperDevTool()]
Agent 通过 MCP 调用远程 API	MCPs	mcps=["https://api.example.com/sse"]
Agent 通过 Gmail 发送邮件	Apps	apps=["gmail"]
Agent 遵循特定流程	Skills	skills=["./skills/code-review"]
Agent 引用公司文档	Knowledge	knowledge_sources=[pdf_source]
Agent 既搜索网页又遵循审核规范	Tools + Skills	一起使用两者

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组合能力

在实践中，agents 往往会 同时使用多种能力类型。下面是一个真实示例：

from crewai import Agent
from crewai_tools import SerperDevTool, FileReadTool, CodeInterpreterTool

# 一个功能齐全的研究 agent
researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Produce comprehensive market analysis reports",
    backstory="Expert analyst with deep industry knowledge",

    # ACTION: agent 能做什么
    tools=[
        SerperDevTool(),         # 搜索网页
        FileReadTool(),          # 读取本地文件
        CodeInterpreterTool(),   # 运行 Python 代码进行分析
    ],
    mcps=["https://data-api.example.com/sse"],  # 访问远程数据 API
    apps=["google_sheets"],                      # 写入 Google Sheets

    # CONTEXT: agent 知道什么
    skills=["./skills/research-methodology"],    # 如何做研究
    knowledge_sources=[company_docs],            # 公司专属数据
)

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对比表

Feature	Tools	MCPs	Apps	Skills	Knowledge
给 agent 动作能力	✅	✅	✅	❌	❌
修改 prompt	❌	❌	❌	✅	✅
需要代码	Yes	仅配置	仅配置	仅 Markdown	仅配置
本地运行	Yes	Depends	Yes (with env var)	N/A	Yes
需要 API keys	每个 tool	每个 server	Integration token	No	仅 embedder
设置在 Agent 上	tools=[]	mcps=[]	apps=[]	skills=[]	knowledge_sources=[]
设置在 Crew 上	❌	❌	❌	skills=[]	knowledge_sources=[]

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深入阅读

准备进一步了解每种能力类型吗？

Tools

创建自定义工具，使用 75+ OSS 目录，配置缓存和异步执行。

MCP 集成

通过 stdio、SSE 或 HTTP 连接到 MCP servers。过滤工具，配置认证。

Skills

使用 SKILL.md 构建 skill 包，注入领域知识，使用渐进式披露。

Knowledge

从 PDF、CSV、URL 等来源添加 knowledge。配置 embedders 和检索。