CrewAI 快速上手：10 分鐘建立第一個研究 Crew

這篇目標很單純：你跟著做完，就能跑出第一份 AI 研究報告。
我們走最短路徑，不玩花招。

步驟 1：建立專案

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

這會建立基本結構，包含：

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

步驟 2：安裝依賴

crewai install

這個指令會自動讀專案設定、建立虛擬環境並安裝套件。
你不用自己手動拼一堆 pip install。

步驟 3：設定 Agent

編輯 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.

步驟 4：設定 Task

編輯 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

💡 context 很重要：它告訴第二個任務要吃第一個任務的結果。

步驟 5：執行 Crew

crewai run

成功時你會在 output/report.md 看到內容。
第一次跑若有延遲很正常，模型呼叫就像貓主子起床：要等一下才會理你。

常見問題

問題	可能原因	解法
`API key missing`	環境變數未設定	在 `.env` 加入你的 API Key
`Module not found`	依賴沒裝完整	重新執行 `crewai install`
輸出很飄	任務描述太模糊	強化 `expected_output` 的格式要求

下一步

你已經跑完第一個流程了。
下一篇來講最關鍵的拆分技巧：
👉 Agent 與 Task 入門