安装

Coding agent 设置

在你的 coding agent 中设置 CrewAI

复制一段可直接粘贴的设置提示词，适用于 Claude Code、Codex、Cursor 或任何 coding agent。它会安装官方 CrewAI skills、检查 CLI，并在编辑代码前把 agent 指向正确的文档。

查看 coding-agent 指南

观看：使用 Coding Agent Skills 构建 CrewAI Agents 和 Flows

视频教程

观看这段视频教程，逐步了解安装流程：

文字教程

CrewAI 使用 uv 作为依赖管理和包处理工具。它能简化项目设置和执行，提供顺畅的体验。

如果你还没有安装 uv，请先按照 步骤 1 快速完成安装，然后可以跳到 步骤 2。

安装 uv
- 在 macOS/Linux 上：
  
  使用 curl 下载脚本并通过 sh 执行：
  Terminal window
```
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```
  如果系统没有 curl，也可以使用 wget：
  Terminal window
```
wget -qO- https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```
- 在 Windows 上：
  
  使用 irm 下载脚本，并用 iex 执行：
  Terminal window
```
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
```
  如果遇到任何问题，请参考 UV 安装指南获取更多信息。
安装 CrewAI 🚀
- 运行以下命令安装 crewai CLI：
  Terminal window
```
uv tool install crewai
```
  Warning
  如果遇到 PATH 警告，请运行以下命令更新你的 shell：
  Terminal window
  uv tool update-shell
  Warning
  
  如果你在 Windows 上遇到 chroma-hnswlib==0.7.6 构建错误（fatal error C1083: Cannot open include file: 'float.h'），请安装带有 Desktop development with C++ 组件的 Visual Studio Build Tools。
- 要验证 crewai 是否已安装，请运行：
  Terminal window
```
uv tool list
```
- 你应该会看到类似下面的内容：
  Terminal window
```
crewai v0.102.0
- crewai
```
- 如果你需要升级 crewai，请运行：
  Terminal window
```
uv tool install crewai --upgrade
```
Note

这只会升级 全局 crewai CLI 工具。如果你想升级项目虚拟环境中的 crewai 版本，请参阅在项目中升级 CrewAI。

安装成功！你已经可以创建你的第一个 crew 了！🎉

创建 CrewAI 项目

crewai create crew 现在会创建一个 JSON-first 的 crew 项目。Agents 位于 agents/*.jsonc，任务和 crew 级别设置位于 crew.jsonc，而 crewai run 会直接加载这个 JSON 定义。

生成项目脚手架

运行 crewai CLI 命令：
Terminal window
```
crewai create crew <your_project_name>
```

这会创建一个新项目，结构如下：

my_project/
├── .gitignore
├── .env
├── agents/
│   └── researcher.jsonc
├── crew.jsonc
├── knowledge/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── skills/
└── tools/

如果你需要旧版的 Python/YAML 脚手架，包含 crew.py、config/agents.yaml 和 config/tasks.yaml，请运行：
Terminal window
```
crewai create crew <your_project_name> --classic
```

自定义你的项目

你的项目将包含这些关键文件：

文件	作用
`crew.jsonc`	配置 crew、任务顺序、process 和输入默认值
`agents/*.jsonc`	定义每个 agent 的 role、goal、backstory、LLM、tools 和行为
`.env`	存储 API keys 和环境变量
`tools/`	可选的 Python 文件，用于 `custom:<name>` tools
`knowledge/`	可选的知识文件，供 agents 使用
`skills/`	应用于 crew 的可选 skill 文件

先编辑 crew.jsonc 和 agents/ 下的文件来定义 crew 的行为。
在 agent 和 task 文本中使用 {placeholder} 值，然后在 crew.jsonc 的 inputs 下设置默认值。运行 crewai run 时，CLI 会提示你补全缺失的值。
将 API keys 之类的敏感信息保存在 .env 中。

运行你的 Crew
- 在运行 crew 之前，请先执行：
  Terminal window
```
crewai install
```
- 如果你需要安装额外的包，请使用：
  Terminal window
```
uv add <package-name>
```
  Note
  
  作为供应链安全措施，CrewAI 的内部包会在它们的 pyproject.toml 中使用 exclude-newer = "3 days"。这意味着 CrewAI 拉取的传递依赖不会解析 3 天内发布的包。你自己的直接依赖不受此策略影响。如果你发现某个传递依赖版本较旧，可以在项目依赖中显式固定你想要的版本。
- 要运行你的 crew，请在项目根目录执行：
  Terminal window
```
crewai run
```

企业版安装选项

下一步

Quickstart：Flow + agent

跟随 quickstart 搭建一个 Flow、运行一个单 agent crew，并生成一份报告。

加入社区

与其他开发者交流、获取帮助，并分享你的 CrewAI 使用经验。