AI Agent 学习笔记：CrewAI 与 ReAct

Sat, 03 Oct 2026 22:00:00 +0800

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学习笔记：使用 CrewAI 复刻 Claude Code 级的 AI Agent

1. 什么是 CrewAI？

CrewAI 是一个用于编排协同式 AI Agent 的 Python 框架。如果说 LLM（大语言模型）是一个聪明的“大脑”，那么 CrewAI 就是一个**“项目经理”**。

核心四元素：

Role (角色)：定义 Agent 的身份（如：DBA 专家、技术作家）。
Task (任务)：定义具体要做的事情。
Tools (工具)：Agent 可以调用的技能（如：SSH 远程执行、数据库查询）。
Process (流程)：规定 Agent 之间如何协作（顺序、层级等）。

2. 核心原理：ReAct 工作模式

文章中复刻 Claude Code 的核心逻辑是 ReAct (Reasoning + Acting)，这是目前 Agent 最主流的工作方式。

ReAct 循环公式：

Thought (思考) → Action (行动) → Observation (观察) → Thought (再思考)

Thought：模型根据用户问题，思考当前需要什么信息。
Action：模型决定调用哪一个工具（Tool）以及参数是什么。
Observation：Agent 执行工具并拿到结果（如 Linux 报错信息或 SQL 查询结果）。
Next Thought：模型根据反馈结果，决定是继续调用工具，还是输出最终答案。

3. Agent 开发三要素

开发一个功能强大的 Agent，本质上是在配置以下三个部分：

要素	作用	示例
LLM (大脑)	提供推理和决策能力	Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o
Tools (手脚)	让模型能与现实世界交互	`ssh_tool`, `mysql_query_tool`
Prompt (指令)	定义角色、规则和约束	“你是一个资深 DBA，只允许执行读操作”

4. 实战：从 0 到 1 组建运维 Agent

根据参考文章，构建一个 MySQL 运维 Agent 的步骤如下：

Step 1: 定义自定义工具

工具是 Agent 的“手脚”。每个工具必须包含 description，因为模型是靠这段描述来判断何时使用该工具的。

Python

from crewai.tools import BaseTool

class MySQLQueryTool(BaseTool):
    name: str = "mysql_query"
    description: str = "用于执行 MySQL 只读查询语句，获取数据库状态。"

    def _run(self, query: str):
        # 实际执行 SQL 的 Python 代码
        return "查询结果文本"

Step 2: 配置 Agent 与 Task