---
title: ابنِ أول Crew لك
description: دليل تفصيلي لإنشاء فريق AI تعاوني يعمل معًا لحل المشكلات المعقدة.
icon: users-gear
mode: "wide"
---

## إطلاق قوة الذكاء الاصطناعي التعاوني

تخيل أن لديك فريقًا من Agents الذكاء الاصطناعي المتخصصة تعمل معًا بسلاسة لحل مشكلات معقدة، كل منها يساهم بمهاراته الفريدة لتحقيق هدف مشترك. هذه هي قوة CrewAI - إطار عمل يمكّنك من إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي تعاونية يمكنها إنجاز مهام تفوق بكثير ما يمكن لـ AI واحد تحقيقه بمفرده.

في هذا الدليل، سنمشي عبر إنشاء Crew بحث يساعدنا في البحث والتحليل حول موضوع ما، ثم إنشاء تقرير شامل. يوضح هذا المثال العملي كيف يمكن لـ Agents الذكاء الاصطناعي التعاون لإنجاز مهام معقدة، لكنه مجرد البداية لما هو ممكن مع CrewAI.

### ما ستبنيه وتتعلمه

بنهاية هذا الدليل، ستكون قد:

1. **أنشأت فريق بحث AI متخصص** بأدوار ومسؤوليات مميزة
2. **نسّقت التعاون** بين عدة Agents ذكاء اصطناعي
3. **أتممت سير عمل معقد** يتضمن جمع المعلومات والتحليل وإنشاء التقارير
4. **بنيت مهارات أساسية** يمكنك تطبيقها على مشاريع أكثر طموحًا

### المتطلبات المسبقة

قبل البدء، تأكد من:

1. تثبيت CrewAI باتباع [دليل التثبيت](/ar/installation)
2. إعداد مفتاح API لنموذج LLM في بيئتك، باتباع [دليل إعداد LLM](/ar/concepts/llms#setting-up-your-llm)
3. فهم أساسي لـ Python

## الخطوة 1: إنشاء مشروع CrewAI جديد

أولاً، لننشئ مشروع CrewAI جديد باستخدام CLI. سينشئ هذا الأمر هيكل مشروع كامل بجميع الملفات الضرورية.

```bash
crewai create crew research_crew
cd research_crew
```

سينتج هيكل مشروع بالبنية الأساسية المطلوبة لـ Crew. ينشئ CLI تلقائيًا:

- مجلد مشروع بالملفات اللازمة
- ملفات تهيئة للـ Agents والمهام
- تطبيق Crew أساسي
- سكريبت رئيسي لتشغيل الـ Crew

<Frame caption="نظرة عامة على إطار عمل CrewAI">
  <img src="/images/crews.png" alt="نظرة عامة على إطار عمل CrewAI" />
</Frame>

## الخطوة 2: استكشاف هيكل المشروع

لنخصص لحظة لفهم هيكل المشروع الذي أنشأه CLI.

```
research_crew/
├── .gitignore
├── pyproject.toml
├── README.md
├── .env
└── src/
    └── research_crew/
        ├── __init__.py
        ├── main.py
        ├── crew.py
        ├── tools/
        │   ├── custom_tool.py
        │   └── __init__.py
        └── config/
            ├── agents.yaml
            └── tasks.yaml
```

يتبع هذا الهيكل أفضل الممارسات لمشاريع Python ويسهّل تنظيم الكود. فصل ملفات التهيئة (YAML) عن كود التنفيذ (Python) يسهّل تعديل سلوك Crew دون تغيير الكود الأساسي.

## الخطوة 3: تهيئة الـ Agents

الآن يأتي الجزء الممتع - تعريف Agents الذكاء الاصطناعي! في CrewAI، الـ Agents هي كيانات متخصصة بأدوار وأهداف وخلفيات محددة تشكّل سلوكها.

لـ Crew البحث لدينا، سننشئ Agent اثنين:
1. **باحث** يتفوق في إيجاد وتنظيم المعلومات
2. **محلل** يمكنه تفسير نتائج البحث وإنشاء تقارير ثاقبة

لنعدّل ملف `agents.yaml`. تأكد من تعيين `llm` للمزود الذي تستخدمه.

```yaml
# src/research_crew/config/agents.yaml
researcher:
  role: >
    Senior Research Specialist for {topic}
  goal: >
    Find comprehensive and accurate information about {topic}
    with a focus on recent developments and key insights
  backstory: >
    You are an experienced research specialist with a talent for
    finding relevant information from various sources. You excel at
    organizing information in a clear and structured manner, making
    complex topics accessible to others.
  llm: provider/model-id  # e.g. openai/gpt-4o, google/gemini-2.0-flash, anthropic/claude...

analyst:
  role: >
    Data Analyst and Report Writer for {topic}
  goal: >
    Analyze research findings and create a comprehensive, well-structured
    report that presents insights in a clear and engaging way
  backstory: >
    You are a skilled analyst with a background in data interpretation
    and technical writing. You have a talent for identifying patterns
    and extracting meaningful insights from research data, then
    communicating those insights effectively through well-crafted reports.
  llm: provider/model-id  # e.g. openai/gpt-4o, google/gemini-2.0-flash, anthropic/claude...
```

لاحظ كيف أن لكل Agent دور وهدف وخلفية مميزة. هذه العناصر ليست وصفية فحسب - بل تشكّل بنشاط كيف يتعامل الـ Agent مع مهامه.

## الخطوة 4: تعريف المهام

مع تعريف الـ Agents، نحتاج الآن لمنحهم مهام محددة. لنعدّل ملف `tasks.yaml`:

```yaml
# src/research_crew/config/tasks.yaml
research_task:
  description: >
    Conduct thorough research on {topic}. Focus on:
    1. Key concepts and definitions
    2. Historical development and recent trends
    3. Major challenges and opportunities
    4. Notable applications or case studies
    5. Future outlook and potential developments

    Make sure to organize your findings in a structured format with clear sections.
  expected_output: >
    A comprehensive research document with well-organized sections covering
    all the requested aspects of {topic}. Include specific facts, figures,
    and examples where relevant.
  agent: researcher

analysis_task:
  description: >
    Analyze the research findings and create a comprehensive report on {topic}.
    Your report should:
    1. Begin with an executive summary
    2. Include all key information from the research
    3. Provide insightful analysis of trends and patterns
    4. Offer recommendations or future considerations
    5. Be formatted in a professional, easy-to-read style with clear headings
  expected_output: >
    A polished, professional report on {topic} that presents the research
    findings with added analysis and insights. The report should be well-structured
    with an executive summary, main sections, and conclusion.
  agent: analyst
  context:
    - research_task
  output_file: output/report.md
```

لاحظ حقل `context` في مهمة التحليل - هذه ميزة قوية تتيح للمحلل الوصول إلى مخرجات مهمة البحث.

## الخطوة 5: تهيئة الـ Crew

الآن حان الوقت لجمع كل شيء معًا. لنعدّل ملف `crew.py`:

```python
# src/research_crew/crew.py
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
from crewai_tools import SerperDevTool
from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
from typing import List

@CrewBase
class ResearchCrew():
    """Research crew for comprehensive topic analysis and reporting"""

    agents: List[BaseAgent]
    tasks: List[Task]

    @agent
    def researcher(self) -> Agent:
        return Agent(
            config=self.agents_config['researcher'], # type: ignore[index]
            verbose=True,
            tools=[SerperDevTool()]
        )

    @agent
    def analyst(self) -> Agent:
        return Agent(
            config=self.agents_config['analyst'], # type: ignore[index]
            verbose=True
        )

    @task
    def research_task(self) -> Task:
        return Task(
            config=self.tasks_config['research_task'] # type: ignore[index]
        )

    @task
    def analysis_task(self) -> Task:
        return Task(
            config=self.tasks_config['analysis_task'], # type: ignore[index]
            output_file='output/report.md'
        )

    @crew
    def crew(self) -> Crew:
        """Creates the research crew"""
        return Crew(
            agents=self.agents,
            tasks=self.tasks,
            process=Process.sequential,
            verbose=True,
        )
```

## الخطوة 6: إعداد السكريبت الرئيسي

```python
#!/usr/bin/env python
# src/research_crew/main.py
import os
from research_crew.crew import ResearchCrew

# Create output directory if it doesn't exist
os.makedirs('output', exist_ok=True)

def run():
    """
    Run the research crew.
    """
    inputs = {
        'topic': 'Artificial Intelligence in Healthcare'
    }

    # Create and run the crew
    result = ResearchCrew().crew().kickoff(inputs=inputs)

    # Print the result
    print("\n\n=== FINAL REPORT ===\n\n")
    print(result.raw)

    print("\n\nReport has been saved to output/report.md")

if __name__ == "__main__":
    run()
```

## الخطوة 7: إعداد متغيرات البيئة

أنشئ ملف `.env` في جذر مشروعك بمفاتيح API:

```sh
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
# Add your provider's API key here too.
```

راجع [دليل إعداد LLM](/ar/concepts/llms#setting-up-your-llm) لتفاصيل تهيئة المزود المفضل لديك. يمكنك الحصول على مفتاح Serper API من [Serper.dev](https://serper.dev/).

## الخطوة 8: تثبيت التبعيات

```bash
crewai install
```

## الخطوة 9: تشغيل الـ Crew

الآن اللحظة المثيرة - حان وقت تشغيل Crew ومشاهدة التعاون بين الـ AI!

```bash
crewai run
```

عند تشغيل هذا الأمر، سترى Crew يعمل. سيجمع الباحث معلومات حول الموضوع المحدد، ثم سينشئ المحلل تقريرًا شاملاً بناءً على ذلك البحث.

## الخطوة 10: مراجعة المخرجات

بمجرد إتمام Crew عمله، ستجد التقرير النهائي في ملف `output/report.md`. سيتضمن التقرير:

1. ملخص تنفيذي
2. معلومات مفصلة عن الموضوع
3. تحليل ورؤى
4. توصيات أو اعتبارات مستقبلية

## استكشاف أوامر CLI الأخرى

يوفر CrewAI عدة أوامر CLI مفيدة للعمل مع Crews:

```bash
# View all available commands
crewai --help

# Run the crew
crewai run

# Test the crew
crewai test

# Reset crew memories
crewai reset-memories

# Replay from a specific task
crewai replay -t <task_id>
```

## ما بعد أول Crew: فن الممكن

ما بنيته في هذا الدليل مجرد البداية. يمكنك توسيع Crew البحث الأساسي بإضافة Agents متخصصة أخرى وأدوات وقدرات إضافية وسير عمل أكثر تعقيدًا. يمكن تطبيق نفس الأنماط لإنشاء Crews لإنشاء المحتوى وخدمة العملاء وتطوير المنتجات وتحليل البيانات.

## الخطوات التالية

1. جرّب تهيئات وشخصيات Agent مختلفة
2. جرب هياكل مهام وسير عمل أكثر تعقيدًا
3. طبّق أدوات مخصصة لمنح الـ Agents قدرات جديدة
4. طبّق Crew على مواضيع أو مجالات مشكلات مختلفة
5. استكشف [CrewAI Flows](/ar/guides/flows/first-flow) لسير عمل أكثر تقدمًا مع البرمجة الإجرائية

<Check>
تهانينا! لقد بنيت بنجاح أول CrewAI Crew يمكنه البحث والتحليل في أي موضوع تقدمه. هذه التجربة الأساسية أهّلتك بالمهارات لإنشاء أنظمة AI متطورة بشكل متزايد يمكنها معالجة مشكلات معقدة متعددة المراحل من خلال الذكاء التعاوني.
</Check>
