南宁网站建设团队先建网站还是先做app好

南宁网站建设团队,先建网站还是先做app好,免费的素材库,大型购物网站有哪些今天我们讲第一个AI Agent例子#xff1a;用CrewAI配置一个软件虚拟团队。实际上#xff0c;这个需要有69行代码#xff0c;那为什么不叫开发而叫配置呢#xff1f;因为代码中几乎没有程序化的内容#xff0c;基本上就是配置信息。一、目标本例中Agent实现的目标是配置一个…今天我们讲第一个AI Agent例子用CrewAI配置一个软件虚拟团队。实际上这个需要有69行代码那为什么不叫开发而叫配置呢因为代码中几乎没有程序化的内容基本上就是配置信息。一、目标本例中Agent实现的目标是配置一个虚拟开发团队这个团队中有资深程序员还有测试工程师两者协作完成一个具体的开发任务。当然这需要大模型的支持和经过多轮迭代。两种角色经过协调和博弈让结果越来越接近于人类设定的目标。最后得到的成果是整套源代码。二、原理CrewAI是一种AI Agent框架适合做多种角色Agent协同的应用因为Crew的意思是“船员”或“机组”寓意着几个分工不同的虚拟人共同配合完成一个总体的任务。在配置中需要有以下几个元素1、智能体我们定义了programmer和qa_engineer两个智能体这些智能体有目标要求和表示角色的技能声明当然这是通过大模型提示词实现的。2、任务与智能体相匹配的任务有development_task和testing_task两种这些任务要设定由哪个智能体来执行而且任务之间也有工作成果的交接。3、团队智能体、任务以及执行方法共同组成一个团队通过kickoff开球方法开始运转。三、源码69行源码全部给出公众号不便查看源码的话可到的chapter-x-0base目录查看。import os from crewai import Agent, Task, Crew, Process os.environ[OPENAI_API_BASE] http://localhost:11434/v1 os.environ[#34;OPENAI_API_KEY#34;] #34;EMPTY#34; os.environ[#34;OPENAI_MODEL_NAME#34;] #34;openai/qwen3#34; class DevelopmentCrew: def __init__(self, development_description, testing_description): # 定义程序员智能体 self.programmer Agent( role#34;资深程序员#34;, goal#34;编写高质量、可维护的代码实现功能需求#34;, backstory#34;你是一位经验丰富的程序员精通多种编程语言和设计模式。#34; #34;你注重代码质量善于编写清晰、高效的代码并且有很强的逻辑思维能力。#34;, verboseTrue, max_execution_time300 ) # 定义测试工程师智能体 self.qa_engineer Agent( role#34;测试工程师#34;, goal#34;确保代码质量发现并报告缺陷验证功能完整性#34;, backstory#34;你是一位严谨的测试工程师对细节极其敏感。#34; #34;你擅长设计测试用例能够发现各种边界条件和潜在问题#34; #34;确保交付的代码达到高质量标准。#34;, verboseTrue, max_execution_time300 ) # 定义开发任务 self.development_task Task( descriptiondevelopment_description, agentself.programmer, expected_output#34;完整的Python代码实现包含所有要求的功能和必要的注释#34; ) # 定义测试任务 self.testing_task Task( descriptiontesting_description, agentself.qa_engineer, expected_output#34;详细的测试报告包含测试用例、发现的问题和改进建议#34;, context[self.development_task] ) # 创建并运行开发团队 def invoke(self): dev_crew Crew( agents[self.programmer, self.qa_engineer], tasks[self.development_task, self.testing_task], processProcess.sequential, verboseTrue ) print(#34;开始软件开发流程...#34;) print(#34;第一阶段程序员进行功能开发#34;) print(#34;第二阶段测试工程师进行质量验证#34;) result dev_crew.kickoff() print(#34;\n开发流程完成最终结果:#34;) print(result) return result.raw if __name__ #34;__main__#34;: # 从主函数传入任务描述 dev_description #34;#34;#34;开发一个用户管理系统包含以下功能 1. 用户注册用户名、邮箱、密码 2. 用户登录验证 3. 用户信息查询 4. 密码重置功能 请使用Python编写清晰的代码包含必要的注释和错误处理。#34;#34;#34; test_description #34;#34;#34;对开发的用户管理系统进行全面测试 1. 设计测试用例覆盖正常流程和异常情况 2. 进行边界值测试和错误处理测试 3. 验证所有功能是否符合需求 4. 提供详细的测试报告和改进建议#34;#34;#34; dev_crew DevelopmentCrew(dev_description, test_description) dev_crew.invoke()四、运行1、环境安装用Miniconda建立一个Python虚拟环境本案例只依赖于crewai库。大模型是在上一节装好的程序调到API时Ollama会自动装载qwen3模型的。# 创建虚拟环境 conda create -n part02 python3.13 -y # 激活虚拟环境 conda activate part02 # 安装依赖库 pip install crewai0.201.1 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple2、运行python agent_crewai.py五、运行结果开始运行时团队开始思考制定计划然后进入多轮迭代。经过多轮迭代最后生成目标源码和测试用例结果如下至于最后的结果是否符合预期主要是和模型的能力有关我们用Ollama跑量化模型效果应一般如果要得到更好的效果得用GPU部署更大的、精度更高的模型。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。