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CrewAI: coordina agentes y tareas en flujos de Python

Divide un trabajo en tareas asignadas a agentes con roles definidos y controla cómo se pasan los resultados dentro de un flujo.

✓ verificado el 27 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.


Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Paso 1: instala la CLI con uv

Comprueba que tienes uv y Python ≥3.10 y <3.14. Después de uv tool update-shell, abre una terminal nueva antes de usar crewai.

uv tool install crewai
uv tool update-shell
uv tool list

Paso 2: genera un equipo

La sintaxis del README usa un nombre de proyecto como parámetro:

crewai create crew <project_name>

Sustituye el parámetro por tu nombre. Configura los agentes JSONC y crew.jsonc que se generan, y el proveedor indicado por esa plantilla. Antes de ejecutar, configura el acceso al proveedor que usa la plantilla; si conserva SerperDevTool, configura también SERPER_API_KEY. Desde la carpeta creada ejecuta, en este orden:

crewai install
crewai run

El ejemplo secuencial oficial usa latest-ai-development, carpeta latest_ai_development, y escribe output/report.md. Si eliges ese ejemplo, copia sus dos agentes y crew.jsonc completos y comprueba ese informe.

Comprobación

El equipo debe terminar sus tareas y producir el entregable esperado. Inspecciona qué contexto recibe el segundo agente y qué herramientas se ejecutaron.

Si algo falla

Si esperabas archivos YAML y encuentras JSONC, estás usando la plantilla actual. La opción documentada --classic genera la estructura anterior; elige una y sigue sus instrucciones.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

CrewAI es un framework de Python para coordinar agentes que trabajan con herramientas y objetivos distintos. Distingue entre equipos de agentes, llamados Crews, y Flows que organizan el control del proceso.

Para qué te sirve

  • Cuando una investigación necesita separar búsqueda y redacción del informe.
  • Cuando quieres definir qué salida debe producir cada tarea antes de pasarla a otro agente.
  • Cuando una automatización necesita pasos controlados además de decisiones del modelo.

Cómo funciona

Cada agente tiene un rol, un objetivo, un modelo y herramientas. Las tareas definen su resultado esperado y pueden consumir el contexto de otras tareas. Los Flows aportan estructura al proceso que envuelve esos equipos.

El generador actual crea proyectos con agentes en archivos JSONC y la definición del equipo en crew.jsonc. El README mantiene una opción clásica con Python y YAML: evita combinar rutas de ambas plantillas sin comprobar cuál generaste.

Antes de empezar

Prepara Python ≥3.10 y <3.14, el gestor uv y acceso al proveedor de modelos que selecciones. Las herramientas externas pueden necesitar sus propias cuentas. Los archivos de conocimiento que aportes y los resultados que comparten los agentes forman parte de los datos procesados.

Límites y alternativas

Más agentes implican más llamadas y más coordinación; no garantizan respuestas mejores. Define métricas y una revisión humana para salidas importantes. La plataforma comercial CrewAI AMP añade servicios propios, pero no es lo mismo que instalar el framework de este repositorio.

Recursos

  • Repositorio y README - 60135 estrellas; licencia detectada por GitHub: MIT.
  • Licencia - Consulta sus condiciones antes de reutilizar el proyecto.