CrewAI — Démarrage rapide : votre premier Crew de recherche en 10 minutes

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L'objectif de cet article est simple : en suivant les étapes, vous générerez votre premier rapport de recherche IA.
On prend le chemin le plus court, sans fioritures.

Étape 1 : Créer un projet

crewai create crew latest-ai-notes
cd latest-ai-notes

Cela crée la structure de base, notamment :

  • src/latest_ai_notes/config/agents.yaml
  • src/latest_ai_notes/config/tasks.yaml
  • src/latest_ai_notes/crew.py
  • src/latest_ai_notes/main.py

Étape 2 : Installer les dépendances

crewai install

Cette commande lit la configuration du projet, crée un environnement virtuel et installe les paquets automatiquement.
Pas besoin d'enchaîner une longue liste de pip install à la main.

Étape 3 : Configurer les agents

Modifiez agents.yaml :

researcher:
  role: >
    {topic} Researcher
  goal: >
    Find useful and current information about {topic}
  backstory: >
    You are good at collecting reliable information and summarizing key points.
 
reporter:
  role: >
    {topic} Reporter
  goal: >
    Convert research notes into a readable markdown report
  backstory: >
    You explain technical topics with simple language and clear structure.

Étape 4 : Configurer les tâches

Modifiez tasks.yaml :

research_task:
  description: >
    Research {topic}. Focus on trends, tools, and practical examples in 2026.
  expected_output: >
    10 bullet points with short explanations.
  agent: researcher
 
report_task:
  description: >
    Expand the research notes into a complete markdown article for beginners.
  expected_output: >
    A beginner-friendly markdown report with sections and conclusion.
  agent: reporter
  context:
    - research_task
  output_file: output/report.md

💡 Le context est important : il indique à la deuxième tâche de consommer les résultats de la première.

Étape 5 : Lancer le crew

crewai run

En cas de succès, vous verrez le résultat dans output/report.md.
Un délai au premier lancement est normal. Les appels au modèle, c'est comme un chat qui se réveille : il faut un moment avant qu'il ne réagisse.

Problèmes courants

Problème Cause possible Solution
API key missing Variable d'environnement non définie Ajoutez votre clé API dans .env
Module not found Dépendances pas entièrement installées Relancez crewai install
Sortie instable Description de tâche trop vague Rendez les exigences de format dans expected_output plus strictes

Prochaine étape

Vous avez terminé votre premier workflow.
Ensuite, nous verrons la compétence de découpage la plus critique :
👉 Agents et tâches