Framework multiagente CrewAI

Despliega CrewAI en Clore.ai: orquesta equipos de agentes autónomos de IA con roles para tareas complejas de varios pasos usando cualquier proveedor de LLM.

Descripción general

CrewAI es un marco de vanguardia para orquestar agentes autónomos de IA con simulación de roles, con 44K+ estrellas en GitHub. A diferencia de los sistemas de un solo agente, CrewAI te permite definir agentes especializados (Investigador, Redactor, Programador, Analista...) que colaboran como una "tripulación" para completar tareas complejas — cada agente con su propio rol, objetivo, historia de fondo y conjunto de herramientas.

En Clore.ai, CrewAI puede desplegarse en un entorno dockerizado por tan solo $0.05–0.20/h. Aunque CrewAI en sí está limitado por la CPU (orquesta llamadas a la API), combinarlo con un servidor local de Ollama o vLLM en el mismo nodo GPU te da un sistema multiagente totalmente privado y capaz de funcionar sin conexión.

Capacidades clave:

• 👥 Equipos multiagente — define personas de agentes con roles, objetivos e historias de fondo

• 🎯 Delegación de tareas — el agente gestor asigna automáticamente las tareas al especialista adecuado

• 🛠️ Ecosistema de herramientas — búsqueda web, E/S de archivos, ejecución de código, acceso a bases de datos, herramientas personalizadas

• 🔁 Secuencial y paralelo — ejecuta tareas en orden o ejecuta tareas independientes simultáneamente

• 🧠 Memoria del agente — tipos de memoria a corto plazo, largo plazo, de entidades y contextual

• 🔌 Agnóstico al LLM — funciona con OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, Groq, Azure y más

• 📊 CrewAI Studio — interfaz visual para crear equipos sin código (empresa)

• 🚀 Pipelines — encadena varios equipos para flujos de trabajo complejos de varias etapas

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Requisitos

CrewAI es una biblioteca de Python. Se ejecuta en CPU y solo requiere un entorno del sistema con Python 3.10+ o Docker. La GPU es opcional, pero desbloquea una potente inferencia local de modelos.

Configuración	GPU	VRAM	RAM del sistema	Disco	Precio de Clore.ai
Mínima (cloud APIs)	Ninguno / CPU	—	2 GB	10 GB	~$0,03/h (CPU)
Estándar	Ninguno / CPU	—	4 GB	20 GB	~$0,05/h
+ LLM local (pequeño)	RTX 3080	10 GB	8 GB	40 GB	$0,05–0,19/h
+ LLM local (grande)	RTX 3090 / 4090	24 GB	16 GB	60 GB	$0.07–0.21/h
+ LLM local de alta calidad	A100 40 GB	40 GB	32 GB	100 GB	bare metal

Claves API

CrewAI funciona con la mayoría de los principales proveedores de LLM. Necesitas al menos uno:

• OpenAI — GPT-4o (mejor razonamiento para tareas complejas)

• Anthropic — Claude 3.5 Sonnet (excelente para equipos centrados en la escritura)

• Groq — nivel gratuito, inferencia rápida (Llama 3 70B)

• Ollama — totalmente local, no se necesita clave API (ver Aceleración GPU)

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Inicio rápido

1. Alquila un servidor de Clore.ai

Inicia sesión en clore.ai:

• Solo CPU si usas APIs LLM en la nube

• RTX 3090/4090 para inferencia local con Ollama

• Acceso SSH habilitado

• No hay requisitos especiales de puertos para uso por CLI (expón puertos solo para interfaces web)

2. Conéctate y prepara

ssh root@<clore-server-ip> -p <ssh-port>

# Actualiza el sistema
apt-get update && apt-get upgrade -y

# Instala Python 3.11 (si no está presente)
apt-get install -y python3.11 python3.11-venv python3-pip
python3 --version   # Debe ser 3.10+

# Verifica Docker
docker --version

3. Opción A — Instalación directa con pip (la más rápida)

# Crea un entorno virtual
python3 -m venv crewai-env
source crewai-env/bin/activate

# Instala CrewAI con todas las herramientas
pip install crewai crewai-tools

# Verificar la instalación
python -c "import crewai; print(crewai.__version__)"
crewai --version

4. Opción B — Contenedor Docker (recomendado para la reproducibilidad)

# Crea el directorio del proyecto
mkdir my-crew && cd my-crew

# Escribe Dockerfile
cat > Dockerfile << 'EOF'
FROM python:3.11-slim

# Instala dependencias del sistema
RUN apt-get update && apt-get install -y \\
    curl \\
    git \\
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Establece el directorio de trabajo
WORKDIR /app

# Instala CrewAI y herramientas comunes
RUN pip install --no-cache-dir \\
    crewai \\
    crewai-tools \\
    langchain-openai \\
    langchain-anthropic \\
    python-dotenv

# Copia el código de la aplicación
COPY . .

# Comando predeterminado
CMD ["python", "main.py"]
EOF

# Compila la imagen
docker build -t my-crewai-app .

5. Crea tu primer equipo

# Inicializa un nuevo proyecto CrewAI usando la CLI
source crewai-env/bin/activate
crewai create crew my-research-crew
cd my-research-crew

# Configura las claves API
cat > .env << 'EOF'
OPENAI_API_KEY=sk-...
# O para Anthropic:
# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
# O para Ollama (no se necesita clave):
# OPENAI_API_BASE=http://localhost:11434/v1
# OPENAI_API_KEY=ollama
EOF

# Instala las dependencias del proyecto
crewai install

# Ejecuta el equipo
crewai run

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Configuración

Estructura del proyecto (de crewai create)

my-research-crew/
├── .env                    # Claves API y configuración
├── pyproject.toml          # Dependencias
├── src/
│   └── my_research_crew/
│       ├── config/
│       │   ├── agents.yaml   # Definiciones de agentes
│       │   └── tasks.yaml    # Definiciones de tareas
│       ├── tools/
│       │   └── custom_tool.py  # Tus herramientas personalizadas
│       ├── crew.py           # Ensamblaje del equipo
│       └── main.py           # Punto de entrada

agents.yaml — Define tus agentes

researcher:
  role: >
    Analista Senior de Investigación
  goal: >
    Descubre desarrollos de vanguardia en {topic} y sintetiza conocimientos prácticos
  backstory: >
    Eres un investigador experto con talento para encontrar y conectar información
    de diversas fuentes. Tienes buen ojo para la credibilidad y la relevancia.
  tools:
    - SerperDevTool
    - ScrapeWebsiteTool
  llm: gpt-4o                # Se puede configurar por agente
  verbose: true
  max_iter: 15               # Máximo de iteraciones de razonamiento
  memory: true               # Habilita la memoria del agente

writer:
  role: >
    Redactor Técnico Experto
  goal: >
    Convierte investigaciones complejas en contenido claro, convincente y preciso
  backstory: >
    Redactas explicaciones que hacen accesibles temas complejos sin sacrificar profundidad.
    Citas fuentes y estructuras el contenido para maximizar la legibilidad.
  llm: claude-3-5-sonnet-20241022
  verbose: true

tasks.yaml — Define tareas

research_task:
  description: >
    Investiga los últimos desarrollos en {topic} de los últimos 6 meses.
    Identifica tendencias clave, avances e implicaciones.
    Reúne al menos 10 fuentes fiables.
  expected_output: >
    Un informe de investigación detallado con los hallazgos organizados por tema,
    incluyendo las URLs de las fuentes y las fechas de publicación.
  agent: researcher

writing_task:
  description: >
    Usando el informe de investigación, escribe una entrada de blog completa sobre {topic}.
    Longitud objetivo: 1500-2000 palabras. Incluye un título, una introducción, secciones principales,
    y una conclusión con perspectivas futuras.
  expected_output: >
    Una entrada de blog lista para publicar en formato Markdown.
  agent: writer
  context:
    - research_task    # La tarea de escritura recibe la salida del investigador
  output_file: output/blog_post.md

crew.py — Ensambla el equipo

from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
from crewai_tools import SerperDevTool, ScrapeWebsiteTool

@CrewBase
class MyResearchCrew():
    """Equipo de investigación y redacción"""
    agents_config = 'config/agents.yaml'
    tasks_config = 'config/tasks.yaml'

    @agent
    def researcher(self) -> Agent:
        return Agent(
            config=self.agents_config['researcher'],
            tools=[SerperDevTool(), ScrapeWebsiteTool()],
            verbose=True
        )

    @agent
    def writer(self) -> Agent:
        return Agent(
            config=self.agents_config['writer'],
            verbose=True
        )

    @task
    def research_task(self) -> Task:
        return Task(config=self.tasks_config['research_task'])

    @task
    def writing_task(self) -> Task:
        return Task(
            config=self.tasks_config['writing_task'],
            output_file='output/blog_post.md'
        )

    @crew
    def crew(self) -> Crew:
        return Crew(
            agents=self.agents,
            tasks=self.tasks,
            process=Process.sequential,  # o Process.hierarchical
            verbose=True,
            memory=True,
            max_rpm=10   # Limita la tasa de llamadas a la API
        )

Ejecutando con Docker Compose (con Ollama)

# docker-compose.yml
version: "3.8"

services:
  crewai:
    build: .
    volumes:
      - ./src:/app/src
      - ./output:/app/output
    environment:
      - OPENAI_API_BASE=http://ollama:11434/v1
      - OPENAI_API_KEY=ollama
      - OPENAI_MODEL_NAME=llama3.1:70b
      - SERPER_API_KEY=${SERPER_API_KEY}
    depends_on:
      - ollama

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

volumes:
  ollama_data:

# Inicia la pila
docker compose up -d ollama

# Descarga tu modelo
docker compose exec ollama ollama pull llama3.1:70b

# Ejecuta tu equipo
docker compose run --rm crewai python src/my_research_crew/main.py

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Aceleración GPU

CrewAI en sí no usa la GPU — pero el LLM al que llama sí. Ejecuta Ollama o vLLM en el mismo servidor Clore para inferencia local acelerada por GPU.

Configuración de Ollama (recomendada por su facilidad)

# Instala Ollama en el host
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Verifica la detección de GPU
nvidia-smi
ollama run llama3:8b "Test"   # Debería usar la GPU

# Descarga modelos para diferentes necesidades de los agentes
ollama pull llama3.1:8b          # Razonamiento rápido y ligero
ollama pull llama3.1:70b         # Razonamiento complejo (requiere A100+)
ollama pull codestral:latest     # Especializado para agentes de código
ollama pull nomic-embed-text     # Para incrustaciones de memoria/RAG

# Configura CrewAI para usar Ollama
export OPENAI_API_BASE=http://localhost:11434/v1
export OPENAI_API_KEY=ollama
export OPENAI_MODEL_NAME=llama3.1:8b

Configura el LLM de CrewAI por agente

from crewai import Agent, LLM

# Usa Ollama para un agente específico
local_llm = LLM(
    model="ollama/llama3.1:8b",
    base_url="http://localhost:11434"
)

# Usa una API en la nube para otro agente (por ejemplo, razonamiento complejo)
cloud_llm = LLM(
    model="gpt-4o",
    api_key="sk-..."
)

researcher = Agent(
    role="Researcher",
    goal="Encontrar información",
    backstory="Investigador experto",
    llm=local_llm    # Usa la GPU local
)

strategist = Agent(
    role="Estratega",
    goal="Planificar acciones",
    backstory="Pensador estratégico",
    llm=cloud_llm    # Usa la API en la nube
)

Recomendaciones de modelos para tareas de agentes

Tipo de tarea	Modelo recomendado	VRAM	Notas
Investigación + búsqueda web	Llama 3.1 70B	40 GB	Mejor razonamiento local
Generación de código	Codestral 22B	13 GB	Especializado en código
Escritura	Llama 3.1 8B	6 GB	Rápido, de buena calidad
Orquestación compleja	GPT-4o (API)	—	El mejor en general
Incrustaciones/memoria	nomic-embed-text	< 1 GB	Requerido para la memoria

Ver Ollama en Clore.ai y vLLM en Clore.ai para obtener guías completas de configuración de inferencia.

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Consejos y buenas prácticas

Optimización de costos

# Rastrea los costos de la API LLM con el seguimiento de uso integrado de CrewAI
# Añádelo a tu equipo:
result = crew.kickoff(inputs={"topic": "AI agents"})
print(f"Total tokens used: {result.token_usage}")

# Usa modelos más baratos para tareas simples y premium para las complejas
# Llama 3.1 8B en Ollama = 0 $ de costo de API
# GPT-4o = ~0,005 $/1K tokens de entrada

# Establece max_iter para evitar agentes descontrolados
Agent(max_iter=10, max_execution_time=120)  # Tiempo de espera de 2 minutos

# Almacena en caché las respuestas del LLM durante el desarrollo
os.environ["CREWAI_DISABLE_CACHE"] = "false"

Ejecutando equipos como un servicio persistente

# Sirve los equipos mediante un endpoint de FastAPI
pip install fastapi uvicorn

cat > server.py << 'EOF'
from fastapi import FastAPI, BackgroundTasks
from my_research_crew.crew import MyResearchCrew
import asyncio

app = FastAPI()
results = {}

@app.post("/run/{topic}")
async def run_crew(topic: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    job_id = f"job-{topic}-{len(results)}"
    background_tasks.add_task(execute_crew, job_id, topic)
    return {"job_id": job_id, "status": "started"}

async def execute_crew(job_id: str, topic: str):
    crew = MyResearchCrew().crew()
    result = crew.kickoff(inputs={"topic": topic})
    results[job_id] = str(result)

@app.get("/result/{job_id}")
async def get_result(job_id: str):
    return {"result": results.get(job_id, "pending")}

EOF

# Ejecutar el servidor
uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8080 &

# Activar una ejecución de crew
curl -X POST http://<clore-ip>:8080/run/quantum-computing

Herramientas integradas útiles de CrewAI

from crewai_tools import (
    SerperDevTool,        # Búsqueda de Google mediante la API de Serper
    ScrapeWebsiteTool,    # Rastreo web
    FileReadTool,         # Leer archivos locales
    FileWriterTool,       # Escribir archivos
    DirectoryReadTool,    # Listar el contenido del directorio
    CodeInterpreterTool,  # Ejecutar código Python
    GithubSearchTool,     # Buscar repositorios de GitHub
    YoutubeVideoSearchTool, # Buscar en YouTube
    PGSearchTool,         # Consultar PostgreSQL
)

Implementación de human-in-the-loop

# Pedir entrada humana en una tarea específica
task = Task(
    description="Investigar {topic}",
    expected_output="Informe de investigación",
    agent=researcher,
    human_input=True    # Pausa y solicita feedback al usuario
)

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Solución de problemas

"openai.AuthenticationError" incluso con una clave válida

# Comprueba que tu clave de API se haya cargado
python3 -c "import os; from dotenv import load_dotenv; load_dotenv(); print(os.getenv('OPENAI_API_KEY')[:10])"

# Si usas Ollama, asegúrate de que esto esté configurado:
export OPENAI_API_BASE=http://localhost:11434/v1
export OPENAI_API_KEY=ollama
export OPENAI_MODEL_NAME=llama3.1:8b

# Verifica que Ollama sea accesible
curl http://localhost:11434/v1/models

El agente se queda atascado en un bucle de razonamiento

# Establece un límite estricto de iteraciones
Agent(
    max_iter=10,            # Máximo de pasos de razonamiento
    max_execution_time=300  # Tiempo límite estricto de 5 minutos
)

# Activa verbose para ver dónde se está repitiendo
Agent(verbose=True)

# Comprueba si el modelo admite llamadas a herramientas
# Algunos modelos más pequeños no; usa llama3.1 o mistral-nemo

Fallan las herramientas de CrewAI (SerperDevTool 403)

# SerperDevTool requiere una clave API gratuita de serper.dev
export SERPER_API_KEY=your-serper-key

# Alternativa: usar DuckDuckGo (no se necesita clave API)
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
from crewai import tool

@tool("Búsqueda en DuckDuckGo")
def ddg_search(query: str) -> str:
    """Buscar en la web usando DuckDuckGo."""
    return DuckDuckGoSearchRun().run(query)

Errores de memoria (ChromaDB / embeddings)

# La memoria de CrewAI usa ChromaDB para almacenamiento vectorial
# Si falla, comprueba el espacio en disco y los permisos
df -h
ls -la ~/.local/share/crewai/

# Borra la memoria corrupta
rm -rf ~/.local/share/crewai/

# O desactiva la memoria si no es necesaria
Crew(memory=False)

# Si usas embeddings de Ollama, asegúrate de que el modelo se haya descargado
docker exec ollama ollama pull nomic-embed-text

La compilación de Docker falla por incompatibilidad ARM/x86

# Los servidores de Clore.ai son x86_64; especifica explícitamente la plataforma:
docker build --platform linux/amd64 -t my-crewai-app .

# O en docker-compose.yml:
services:
  crewai:
    platform: linux/amd64
    build: .

Limitación de tasa de las APIs de LLM

# Reduce las solicitudes por minuto
Crew(max_rpm=5)   # 5 solicitudes por minuto

# Añade lógica de reintento en la configuración del LLM
LLM(
    model="gpt-4o",
    max_retries=3,
    timeout=60
)

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Lecturas adicionales

• Documentación oficial de CrewAI

• Repositorio de GitHub de CrewAI

• Documentación de herramientas de CrewAI

• Repositorio de ejemplos de CrewAI

• Ejecutar Ollama en Clore.ai

• Ejecutar vLLM en Clore.ai

• Comparación de GPU en Clore.ai

• Discord de la comunidad de CrewAI