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crewai

Seguro

Construir Sistemas de IA Multi-Agente con CrewAI

Crear equipos de agentes IA colaborativos requiere entender los patrones del framework CrewAI. Esta skill proporciona orientación experta sobre diseño de agentes, definición de tareas y orquestación de crews para construir sistemas multi-agente listos para producción.

Soporta: Claude Codex Code(CC)
🥉 73 Bronce
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Descargar el ZIP de la skill

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Subir en Claude

Ve a Configuración → Capacidades → Skills → Subir skill

3

Activa y empieza a usar

Pruébalo

Usando "crewai". Create a research crew with two agents

Resultado esperado:

Una configuración básica de crew con agentes investigador y escritor, incluyendo archivos de configuración YAML y configuración basada en decoradores de Python, demostrando roles de agentes, objetivos, historias y definiciones de tareas.

Usando "crewai". Show me how to use hierarchical process

Resultado esperado:

Ejemplo completo con configuración de manager_llm, definiciones de agentes trabajadores y cómo el gerente delega tareas a agentes especializados.

Auditoría de seguridad

Seguro
v1 • 2/24/2026

Static analysis flagged potential issues (external_commands, weak_crypto) but all are false positives. The file is a markdown documentation skill using markdown code block delimiters (backticks) which were misidentified as shell execution. No executable code, network calls, or security risks present. Safe for publication.

1
Archivos escaneados
248
Líneas analizadas
2
hallazgos
1
Auditorías totales

Problemas de riesgo alto (1)

Weak Cryptographic Algorithm - False Positive
Static analyzer incorrectly flagged YAML syntax and keywords as weak crypto. The '|' character is YAML multiline syntax, 'backstory' is a CrewAI field name, and 'encryption' keywords are absent. No cryptographic code present.
Problemas de riesgo medio (1)
External Commands - False Positive
Static analyzer flagged markdown code block delimiters (backticks) as shell execution. The file SKILL.md is a documentation file using markdown code fences (```python), not actual shell commands. No command execution risk.
Auditado por: claude

Puntuación de calidad

38
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
50
Comunidad
90
Seguridad
100
Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Pipeline de Investigación y Creación de Contenido

Crear un crew con agentes investigador, escritor y editor para automatizar flujos de trabajo de investigación y producción de contenido

Equipo de Análisis de Datos

Construir agentes analistas especializados para tareas de recolección, procesamiento y visualización de datos

Revisión de Código y Documentación

Automatizar la revisión de código, generación de documentación y aseguramiento de calidad con crews de agentes especializados

Prueba estos prompts

Configuración Básica de Crew
Crea un simple crew de CrewAI con un agente investigador y un agente escritor. El investigador debe encontrar información sobre {topic} y el escritor debe crear una publicación de blog a partir de la investigación.
Proceso Jerárquico
Configura un proceso jerárquico de CrewAI con un agente gerente que coordina tres agentes trabajadores: un recopilador de datos, un analista y un reportero. Usa gpt-4o como LLM del gerente.
Dependencias de Tareas
Crea un crew donde la tarea B depende de la salida de la tarea A. La tarea A debe recopilar datos y la tarea B debe analizar esos datos y producir un informe resumido.
Crew con Planificación Habilitada
Configura un crew de CrewAI con planificación habilitada. Crea tres agentes: planificador, ejecutor y validador. Habilita la planificación para que el crew genere un plan de ejecución antes de ejecutar las tareas.

Mejores prácticas

  • Definir roles de agente específicos y enfocados en lugar de genéricos - usar títulos como 'Analista Senior de Investigación' en lugar de 'Investigador'
  • Siempre especificar expected_output para las tareas para asegurar resultados consistentes y utilizables
  • Comenzar con 3-5 agentes y agregar más solo cuando la sobrecarga de coordinación esté justificada

Evitar

  • Crear roles de agente vagos sin áreas claras de experiencia lleva a una mala delegación de tareas
  • Omitir la definición de expected_output causa resultados inconsistentes y tareas difíciles de encadenar
  • Usar demasiados agentes crea sobrecarga de coordinación y ejecución más lenta sin beneficio proporcional

Preguntas frecuentes

¿Qué es CrewAI?
CrewAI es un framework de Python para construir sistemas de IA multi-agente donde los agentes tienen roles, objetivos e historias definidos, y pueden colaborar en tareas complejas a través de flujos de trabajo orquestados.
¿Necesito experiencia en Python?
Sí, CrewAI es un framework solo para Python. Debes sentirte cómodo con la sintaxis de Python, configuración YAML y conceptos básicos de POO para usarlo efectivamente.
¿Cuáles son los principales tipos de procesos?
CrewAI soporta procesos secuenciales (las tareas se ejecutan en orden) y jerárquicos (un gerente coordina trabajadores). Secuencial es más simple; jerárquico es mejor para coordinación compleja.
¿Puedo usar esto con modelos de Claude o GPT?
Sí, CrewAI funciona con cualquier LLM que tenga una API compatible con OpenAI, incluyendo GPT-4, Claude y modelos de código abierto a través de varios proveedores.
¿Cómo es diferente de LangChain?
CrewAI se enfoca específicamente en orquestación multi-agente con agentes basados en roles, mientras que LangChain proporciona herramientas más amplias para LLMs. CrewAI abstrae el patrón de coordinación de agentes.
¿Cuáles son las limitaciones?
CrewAI es solo para Python, funciona mejor con flujos de trabajo estructurados, puede ser verboso para tareas simples y la función Flows aún está madurando.

Detalles del desarrollador

Estructura de archivos

📄 SKILL.md