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Des sorties instables aux échecs de chaînage de tâches et aux problèmes d'arguments d'outils, voici le chemin de dépannage le plus rapide.
Comprendre les modules de mémoire et l'intégration des sources de connaissances pour des workflows multi-agents plus continus et prêts pour la prod.
De l'installation à l'exécution, complétez votre premier projet CrewAI fonctionnel.
Utiliser une logique type SRP pour découper les agents et les tâches afin que la collaboration multi-agents reste stable et maintenable.
Approche la plus courante : cursor agent pour exécuter des commandes ou mode conversation ; cursor ask pour les questions en lecture seule ; --path pour le répertoire de travail.
Agent modifie les fichiers, Plan fait un plan avant d'agir, Ask est en lecture seule. Une phrase pour les distinguer — et changer en slash en plein dialogue.