Skip to main content
CrewAI — це Python-фреймворк для координації AI-агентів і завдань. У цьому посібнику налаштовано один послідовний Crew для виклику CometAPI через чотири конфігурації транспорту CrewAI: OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages і Gemini generateContent.

Передумови

Налаштування інтеграції

1

Створіть проєкт і встановіть CrewAI

Створіть новий проєкт uv і встановіть CrewAI з додатковими компонентами Anthropic та Google Gen AI:
2

Установіть ключ API та ID моделей

Установіть ключ API CometAPI та по одному ID моделі для кожного транспорту:
Замініть кожне значення your-model-id на ID моделі з сторінки моделей CometAPI. Усі чотири значення можуть відрізнятися. Призначте кожен ID моделі відповідному транспорту.
3

Створіть послідовний Crew

Збережіть наведений приклад як crew.py:
Агенти не мають інструментів, не можуть делегувати завдання та запускаються по одному. Кожне завдання після першого оголошує попередні завдання в context, тому CrewAI включає ці попередні результати в наступне завдання.
4

Запустіть Crew

Запустіть приклад у тому самому сеансі оболонки:
Скрипт виводить результати всіх чотирьох завдань, зокрема фінальний бриф для релізу.

Відповідність маршрутів

Дві наведені вище конфігурації OpenAI потребують суфікса /v1 у base_url. Конфігурації Anthropic і Gemini додають власний версійний маршрут, тому їхній базовий URL — це origin CometAPI без /v1.

Вибір ID моделей

Використовуйте сторінку моделей CometAPI для вибору одного ID текстової моделі для кожного транспорту. Зберігайте ID моделей у змінних середовища, щоб змінювати їх без редагування Python-файлу. Не додавайте префікс провайдера до змінної середовища. Приклад додає anthropic/ і gemini/ там, де CrewAI використовує ці префікси для вибору провайдера.

Усунення несправностей

Виконайте uv add 'crewai[anthropic,google-genai]' у проєкті. Базовий пакет CrewAI не встановлює обидва додаткові SDK провайдерів за замовчуванням.
Видаліть необов’язкові параметри, які не є частиною інтерфейсу вибраної моделі. Приклад налаштовує для Responses лише ліміт вихідних токенів.
Порівняйте конфігурацію LLM із таблицею відповідності маршрутів. Зокрема, використовуйте custom_openai=True із правильним значенням api і зберігайте базовий URL Gemini всередині client_params.http_options.

Пов’язані ресурси

Останнє оновлення 7 серпня 2026 р.