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CrewAI ist ein Python-Framework zur Koordinierung von AI-Agents und Tasks. In diesem Leitfaden wird eine sequenzielle Crew konfiguriert, um CometAPI über vier CrewAI-Transportkonfigurationen aufzurufen: OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages und Gemini generateContent.

Voraussetzungen

Integration konfigurieren

1

Ein Projekt erstellen und CrewAI installieren

Erstellen Sie ein neues Projekt mit uv und installieren Sie CrewAI mit den Extras für Anthropic und Google Gen AI:
2

API-Schlüssel und Modell-IDs festlegen

Legen Sie den CometAPI-API-Schlüssel und eine Modell-ID für jeden Transport fest:
Ersetzen Sie jeden Wert von your-model-id durch eine Modell-ID von der CometAPI-Modellseite. Die vier Werte können unterschiedlich sein. Weisen Sie jede Modell-ID dem entsprechenden Transport zu.
3

Die sequenzielle Crew erstellen

Speichern Sie das folgende Beispiel als crew.py:
Die Agents verfügen über keine Tools, können nicht delegieren und werden nacheinander ausgeführt. Jede Task nach der ersten gibt ihre vorhergehenden Tasks in context an, sodass CrewAI diese vorherigen Ausgaben in die nächste Task einbezieht.
4

Die Crew ausführen

Führen Sie das Beispiel in derselben Shell-Sitzung aus:
Das Skript gibt alle vier Task-Ausgaben aus, einschließlich des abschließenden Release-Briefs.

Routenzuordnung

Die beiden obigen OpenAI-Konfigurationen benötigen das Suffix /v1 in base_url. Die Anthropic- und Gemini-Konfigurationen fügen ihre jeweils eigene versionierte Route hinzu, daher ist ihre Basis-URL der CometAPI-Ursprung ohne /v1.

Modell-IDs auswählen

Verwenden Sie die CometAPI-Modellseite um für jeden Transport eine Textmodell-ID auszuwählen. Speichern Sie die Modell-IDs in Umgebungsvariablen, damit Sie sie ändern können, ohne die Python-Datei zu bearbeiten. Fügen Sie einer Umgebungsvariable kein Anbieterpräfix hinzu. Das Beispiel fügt anthropic/ und gemini/ dort hinzu, wo CrewAI diese Präfixe zur Anbieterauswahl verwendet.

Fehlerbehebung

Führen Sie uv add 'crewai[anthropic,google-genai]' im Projekt aus. Das Basis-CrewAI-Paket installiert standardmäßig nicht beide optionalen Provider-SDKs.
Entfernen Sie optionale Parameter, die nicht Teil der Schnittstelle des ausgewählten Modells sind. Das Beispiel konfiguriert für Responses nur das Ausgabe-Token-Limit.
Vergleichen Sie die Konfiguration LLM mit der Tabelle zur Routenzuordnung. Verwenden Sie insbesondere custom_openai=True mit dem richtigen Wert für api, und belassen Sie die Gemini-Basis-URL innerhalb von client_params.http_options.

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Zuletzt geändert am 7. August 2026