Skip to main content
CrewAI er et Python-rammeverk for å koordinere AI-agenter og oppgaver. Denne veiledningen konfigurerer én sekvensiell Crew til å kalle CometAPI gjennom fire CrewAI-transportkonfigurasjoner: OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages og Gemini generateContent.

Forutsetninger

  • Python 3.10–3.13
  • uv
  • En CometAPI-konto med en aktiv API-nøkkel — få din i kontrollpanelet
  • Fire tekstmodell-ID-er for transportene som vises nedenfor

Konfigurer integrasjonen

1

Opprett et prosjekt og installer CrewAI

Opprett et nytt uv-prosjekt og installer CrewAI med tilleggene for Anthropic og Google Gen AI:
2

Angi API-nøkkelen og modell-ID-ene

Angi CometAPI API-nøkkelen og én modell-ID for hver transport:
Erstatt hver your-model-id-verdi med en modell-ID fra CometAPI Models-siden. De fire verdiene kan være forskjellige. Tilordne hver modell-ID til den tilhørende transporten.
3

Opprett den sekvensielle Crew-en

Lagre følgende eksempel som crew.py:
Agentene har ingen verktøy, kan ikke delegere og kjører én om gangen. Hver Task etter den første angir foregående Tasks i context, slik at CrewAI inkluderer disse tidligere resultatene i den neste Task-en.
4

Kjør Crew-en

Kjør eksemplet i samme skalløkt:
Skriptet skriver ut alle de fire Task-resultatene, inkludert den endelige utgivelsesbeskrivelsen.

Rutetilordning

De to OpenAI-konfigurasjonene ovenfor trenger suffikset /v1 i base_url. Anthropic- og Gemini-konfigurasjonene legger til sin egen versjonerte rute, så base-URL-en deres er CometAPI-opprinnelsen uten /v1.

Velg modell-ID-er

Bruk CometAPI Models-siden til å velge én tekstmodell-ID for hver transport. Lagre modell-ID-ene i miljøvariabler, slik at du kan endre dem uten å redigere Python-filen. Ikke legg til et leverandørprefiks i en miljøvariabel. Eksemplet legger til anthropic/ og gemini/ der CrewAI bruker disse prefiksene for valg av leverandør.

Feilsøking

Kjør uv add 'crewai[anthropic,google-genai]' i prosjektet. Grunnpakken for CrewAI installerer ikke begge de valgfrie leverandør-SDK-ene som standard.
Fjern valgfrie parametere som ikke er en del av grensesnittet til den valgte modellen. Eksemplet konfigurerer bare grensen for output-Tokens for Responses.
Sammenlign LLM-konfigurasjonen med rutetilordningstabellen. Bruk særlig custom_openai=True med riktig api-verdi, og behold Gemini-base-URL-en i client_params.http_options.

Relaterte ressurser

Sist endret 7. august 2026