design-agent
CrewAIエージェントの設計と設定に関する内容です。エージェント作成時の役割・目標・背景設定、LLMの選択、ツール割り当て、max_iter・max_rpm・max_execution_timeの調整、計画・コード実行・委譲機能の有効化、知識ソース設定、ガードレール使用、YAMLまたはコードによるエージェント設定など、エージェント作成・設定・デバッグ時に使用します。
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CrewAI agent design and configuration. Use when creating, configuring, or debugging crewAI agents — choosing role/goal/backstory, selecting LLMs, assigning tools, tuning max_iter/max_rpm/max_execution_time, enabling planning/code execution/delegation, setting up knowledge sources, using guardrails, or configuring agents in YAML vs code.
SKILL.md 本文
CrewAI エージェント設計ガイド
適切な role、goal、backstory、ツール、および構成を備えた効果的なエージェントを設計する方法。
80/20 ルール
努力の 80% をタスク設計に、20% をエージェント設計に費やしてください。 よく設計されたタスクは、シンプルなエージェントでも引き上げます。しかし、どんなに優れたエージェントでも、曖昧で定義の不明確なタスクを救うことはできません。まずタスクを正しく設計し (「design-task」スキルを参照)、次にエージェントを改善します。
0. 実際には何個のエージェントが必要か？
デフォルトは 1 つのエージェント。 以下の場合にのみ複数に追加してください：
- 異なるツールまたはパーミッション — 例：1 つのエージェントが Slack 書き込みアクセス、別のエージェントはドキュメント読み込みのみ。
- LLM が明確に切り替える必要があるペルソナが異なる — ライターの声は研究者の声ではありません。
- 異なる LLM — 機械的なステップ向けの低コストモデル、統合向けのより強力なモデル。
- 異なる guardrails または出力スキーマ — 個別のエージェントにより、ステージごとの契約が明示的になります。
**複
...
詳細情報
- 作者
- crewaiinc
- リポジトリ
- crewaiinc/skills
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/crewaiinc/skills / ライセンス: unknown
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