mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-07-22 15:25:09 +00:00
141 lines
5.0 KiB
Plaintext
141 lines
5.0 KiB
Plaintext
---
|
|
title: ابنِ أول Crew
|
|
description: دليل خطوة بخطوة لإنشاء فريق AI تعاوني باستخدام تهيئة JSON-first.
|
|
icon: users-gear
|
|
mode: "wide"
|
|
---
|
|
|
|
## بناء Crew للبحث
|
|
|
|
في هذا الدليل ستنشئ crew من Agentين: واحد للبحث وآخر لكتابة تقرير markdown. مشاريع الـ crew الجديدة هي JSON-first: تُعرّف الـ Agents في `agents/*.jsonc`، وتُعرّف المهام وإعدادات الـ crew في `crew.jsonc`، ويحمّل `crewai run` هذا التعريف مباشرة.
|
|
|
|
### المتطلبات
|
|
|
|
1. تثبيت CrewAI من [دليل التثبيت](/ar/installation)
|
|
2. إعداد مفتاح LLM من [دليل LLMs](/ar/concepts/llms#setting-up-your-llm)
|
|
3. مفتاح [Serper.dev](https://serper.dev/) إذا أردت استخدام البحث على الويب
|
|
|
|
## الخطوة 1: إنشاء Crew جديدة
|
|
|
|
```bash
|
|
crewai create crew research_crew
|
|
cd research_crew
|
|
```
|
|
|
|
البنية الناتجة:
|
|
|
|
```text
|
|
research_crew/
|
|
├── .gitignore
|
|
├── .env
|
|
├── agents/
|
|
│ └── researcher.jsonc
|
|
├── crew.jsonc
|
|
├── knowledge/
|
|
├── pyproject.toml
|
|
├── README.md
|
|
├── skills/
|
|
└── tools/
|
|
```
|
|
|
|
<Tip>
|
|
إذا احتجت إلى البنية القديمة التي تحتوي على `crew.py` و `config/agents.yaml` و `config/tasks.yaml`، استخدم `crewai create crew research_crew --classic`.
|
|
</Tip>
|
|
|
|
## الخطوة 2: تعريف الـ Agents
|
|
|
|
عدّل ملف `agents/researcher.jsonc` الذي أنشأه القالب، ثم أضف `agents/analyst.jsonc`. يجب أن تطابق أسماء الملفات الأسماء المشار إليها في `crew.jsonc`.
|
|
|
|
```jsonc agents/researcher.jsonc
|
|
{
|
|
"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 who organizes complex information into clear, useful notes.",
|
|
// استبدله بالنموذج الذي تستخدمه، مثل "openai/gpt-4o".
|
|
"llm": "provider/model-id",
|
|
"tools": ["SerperDevTool"],
|
|
"settings": {
|
|
"verbose": true,
|
|
"allow_delegation": false
|
|
}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
```jsonc agents/analyst.jsonc
|
|
{
|
|
"role": "Report Analyst for {topic}",
|
|
"goal": "Turn research findings into a clear, well-structured report.",
|
|
"backstory": "You are a careful analyst with strong technical writing skills and a talent for extracting useful insights.",
|
|
// استبدله بالنموذج الذي تستخدمه، مثل "openai/gpt-4o".
|
|
"llm": "provider/model-id",
|
|
"settings": {
|
|
"verbose": true,
|
|
"allow_delegation": false
|
|
}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
استبدل `provider/model-id` بالنموذج الذي تستخدمه، مثل `openai/gpt-4o` أو `anthropic/claude-sonnet-4-6` أو `gemini/gemini-2.0-flash-001`.
|
|
|
|
## الخطوة 3: تعريف المهام وإعدادات الـ Crew
|
|
|
|
استبدل `crew.jsonc` بما يلي:
|
|
|
|
```jsonc crew.jsonc
|
|
{
|
|
"name": "Research Crew",
|
|
"agents": ["researcher", "analyst"],
|
|
"tasks": [
|
|
{
|
|
"name": "research_task",
|
|
"description": "Conduct thorough research on {topic}. Focus on key concepts, recent developments, major challenges, notable applications, and future outlook.",
|
|
"expected_output": "A comprehensive research document with organized sections, specific facts, and useful examples about {topic}.",
|
|
"agent": "researcher"
|
|
},
|
|
{
|
|
"name": "analysis_task",
|
|
"description": "Analyze the research findings and create a polished report on {topic}. Include an executive summary, key insights, trend analysis, and recommendations.",
|
|
"expected_output": "A professional markdown report with clear headings, a concise summary, main findings, and recommendations.",
|
|
"agent": "analyst",
|
|
"context": ["research_task"],
|
|
"output_file": "output/report.md",
|
|
"markdown": true
|
|
}
|
|
],
|
|
"process": "sequential",
|
|
"verbose": true,
|
|
"memory": true,
|
|
"inputs": {
|
|
"topic": "Artificial Intelligence in Healthcare"
|
|
}
|
|
}
|
|
```
|
|
|
|
يشير `context` إلى أسماء مهام سابقة، لذلك يحصل analyst على مخرجات مهمة البحث. يوفر `inputs` قيمة افتراضية لـ `{topic}`. إذا حذفت القيمة الافتراضية، سيطلبها `crewai run`.
|
|
|
|
## الخطوة 4: متغيرات البيئة
|
|
|
|
عدّل `.env`:
|
|
|
|
```sh
|
|
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
|
|
# أضف مفتاح مزود النموذج أيضًا.
|
|
```
|
|
|
|
## الخطوة 5: التثبيت والتشغيل
|
|
|
|
```bash
|
|
crewai install
|
|
crewai run
|
|
```
|
|
|
|
بعد انتهاء التشغيل، افتح `output/report.md`.
|
|
|
|
<Warning>
|
|
شغّل مشاريع JSON crew من مصادر تثق بها فقط. أدوات `custom:<name>` ومراجع `{"python": "module.attribute"}` تنفذ Python محليًا عند تحميل الـ crew.
|
|
</Warning>
|
|
|
|
<Check>
|
|
أصبحت لديك crew تعمل بأسلوب JSON-first تبحث في موضوع وتكتب تقريرًا.
|
|
</Check>
|