DLAI 的《CrewAI 多智能体系统 II》课程从第 008 节开始构建一个深度研究团队研究规划师先把主题拆成子问题互联网研究员带着搜索工具逐项收集信息事实核查员交叉验证报告撰写员最后把材料整合成 Markdown 报告。四个智能体按顺序跑下来每一次思考、每一轮工具调用结果汇总都是一次大模型请求。原文在这一步要求配置 OPENAI_API_KEY如果你手上没有官方额度或者官方 Key 的速率限制扛不住多智能体的连续调用可以先把模型通道切到 TaoToken——去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建 Key再把 Base URL 填成 https://taotoken.net/api后面整个 Crew 的调用都走这一条统一通道。1. 先解决模型通道深度研究团队的调用都走 TaoToken把多智能体系统搬到自己电脑上跑第一步不是写 Agent而是先确认每一轮 LLM 调用走哪个通道。CrewAI 本身只是一个编排框架真正干活的是背后的大模型。008 节里那行os.environ[OPENAI_API_KEY]看着不起眼但研究员在互联网上搜完一轮要把多个网页摘要压缩成结论时算力消耗比聊天问答高得多。事实核查员要针对每条发现重新搜索、比对来源这又会触发好几轮请求。几条链子叠在一起官方 Key 的限流和余额就成了最先卡住的地方。1.1 深度研究团队一次运行要打多少次模型可以简单估算一下四个智能体至少各触发一次主任务调用研究员和事实核查员使用搜索工具后还要把工具返回的原始内容再交给模型做一次归纳。也就是说最少是四次“大任务”调用加上工具调用后的中间推理实际次数会到七八次以上。如果中间某个环节因为额度不足返回 429 或因为网络通道不通返回超时整个流程会停在半路后续智能体根本拿不到上一步的输出。原文课程里建议你换不同模型试效果这一步对通道的稳定性要求更高。1.2 在 TaoToken 创建 Key先把 Key 准备好。打开 TaoToken注册并登录后在控制台创建一个 API Key。创建时系统会给你一串密钥复制后保存好后面配置环境变量和 LLM 客户端都要用到。这个 Key 会作为 YOUR_API_KEY 占位符填进 CrewAI 的配置里不需要去别的地方再申请额外密钥。只要 Key 在模型广场允许的范围内CrewAI 里所有智能体都可以共用它规划、研究、核查、撰写四个角色不需要各自配一把独立 Key。2. 把 CrewAI 的 LLM 指到 TaoToken两种落地配置CrewAI 原本默认读 OpenAl 的 Key换成统一通道后关键在于把 base URL 和 Key 一起传给 LLM 客户端。这里推荐用langchain_openai的ChatOpenAI来桥接因为 CrewAI 的 Agent 接受llm参数你只需要在创建智能体时把这个 LLM 实例传进去。下面是可复制的最小配置import os from langchain_openai import ChatOpenAI # KEY 从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建 llm ChatOpenAI( api_keyYOUR_API_KEY, base_urlhttps://taotoken.net/api, model以模型广场当前列表为准, )base_url只写到https://taotoken.net/api末尾不要加/v1也不要和官网落地页地址混用。模型 ID 这一项不要照抄网上的旧教程登录 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 后打开模型广场看当前提供哪些模型再把它填到model字段里。2.1 环境变量方式的备选写法如果不想在代码里显式创建 LLM 实例也可以用环境变量让 CrewAI 底层读取。注意这里设置的是TAOTOKEN_API_KEY不是原来的OPENAI_API_KEYos.environ[TAOTOKEN_API_KEY] YOUR_API_KEY os.environ[OPENAI_API_BASE] https://taotoken.net/api这种写法适合快速验证但不同版本的 CrewAI 对环境变量的名称解析有差异。我更建议用显式传llm的方式原因是它不依赖框架内部的默认走法后续升级 CrewAI 版本时行为更稳定。2.2 先跑一个单 Agent 冒烟测试在组建四个智能体之前先用一个最小 Agent 验证通道通不通。这样可以隔离问题如果这一步就报错说明 Key 或 Base URL 配错了不用等到四智能体流程跑到一半才发现。from crewai import Agent, Task, Crew probe_agent Agent( role连接测试员, goal验证模型通道是否可用, backstory你只用一句话回答测试是否通过。, llmllm, ) probe_task Task( description请回复模型通道正常, expected_output一句确认话术, agentprobe_agent, ) probe_crew Crew(agents[probe_agent], tasks[probe_task]) result probe_crew.kickoff() print(result)如果这里能正常输出说明 Key 和模型 ID 都有效可以放心进入下一步。3. 复现 008 节的四智能体深度研究流程通道准备好之后按原文的规划组建四智能体研究团队。流程是研究规划师负责拆解主题互联网研究员执行搜索事实核查员做交叉验证报告撰写员最后整合。下面是完整的可运行结构四个智能体共用同一个llm实例。3.1 规划、研究、核查、撰写四个角色from crewai import Agent, Task, Crew # 第 008 节深度研究团队 research_planner Agent( role研究规划师, goal分析用户查询并将其分解为具体的研究主题和问题, backstory你是一位经验丰富的研究策略专家擅长将宽泛的主题拆解为可执行的研究步骤。, llmllm, ) internet_researcher Agent( role互联网研究员, goal根据研究计划在互联网上搜索并收集关于指定主题的详细信息, backstory你是一位高效的网络信息搜集专家擅长使用各种工具找到准确、相关的数据。, llmllm, tools[search_tool], ) fact_checker Agent( role事实核查员, goal验证研究员收集信息的准确性和时效性, backstory你是一位严谨的事实核查员对信息的真实性有极高的要求。, llmllm, tools[search_tool], ) report_writer Agent( role报告撰写员, goal根据已验证的研究信息撰写一份结构清晰、内容全面的研究报告, backstory你是一位专业的科技报告作者擅长将复杂信息整合成易于理解的格式。, llmllm, )注意这里给研究员和核查员都挂了search_tool你可以用 CrewAI 的SerperDevTool也可以用其它兼容工具。原文里还用了一个网站抓取工具如果你的模型通道稳定研究员抓取两三个网页再做归纳上下文会比较长这正好能检验统一通道的稳定性。3.2 任务定义与 kickoff 传参任务之间靠上下文自然衔接规划任务的输出会成为研究任务的输入研究任务的输出又会交给核查任务最后报告撰写员拿到的是经过验证的信息。plan_task Task( description基于以下用户查询制定一份详细的研究计划{user_query}, agentresearch_planner, expected_output一份包含具体研究问题和子主题的详细计划大纲。, ) research_task Task( description执行研究计划使用工具搜索互联网收集每个子主题的全面信息。, agentinternet_researcher, expected_output一份包含所有研究子主题详细发现的汇总附信息来源。, ) check_task Task( description验证研究员收集的所有信息检查关键数据和声明的准确性。, agentfact_checker, expected_output一份经过验证的信息列表标注已验证和待核实的内容。, ) write_task Task( description基于已验证的研究信息撰写最终研究报告使用 Markdown 格式。, agentreport_writer, expected_output一份完整的、格式良好的 Markdown 研究报告。, ) research_crew Crew( agents[research_planner, internet_researcher, fact_checker, report_writer], tasks[plan_task, research_task, check_task, write_task], ) result research_crew.kickoff( inputs{user_query: 评估 2025 年用于自动化竞争市场分析的五大新兴 AI 工具} ) print(result)整个流程跑下来你会看到终端里依次出现四个智能体的执行记录。研究员每搜一轮都会把工具返回的标题和摘要交给模型归纳核查员则会再次搜索核对。这些步骤加在一起就是一次典型的长会话、多工具调用。模型通道如果不够稳很容易在这里暴露。4. 长会话、多工具下的任务编排不卡住的三个检查点四智能体跑通只是第一步。原文后面几节还加上了护栏guardrail和钩子hook让系统更接近生产环境。这些改动会让模型调用次数进一步增加也更依赖通道的稳定性。4.1 工具调用和事实核查环节最容易暴露问题研究报告的原始材料都来自工具返回结果。研究员调用搜索工具后模型要把零散的网页摘要组织成有逻辑的段落事实核查员为了验证某条数据可能连续调用两三次搜索工具。这两个环节如果 Key 的并发额度不够经常出现“工具结果拿到了但模型分析到一半报错”的尴尬局面。用 TaoToken 统一通道时尽量在模型广场选择一个上下文窗口较大的模型因为工具返回的结果会全部塞进下一轮提示词。4.2 护栏与钩子场景下的额外请求原文第 017 节给报告撰写任务加了一个代码护栏检查报告是否包含摘要、见解和引用三部分。这段检查本身是本地 Python 函数不消耗模型调用但一旦护栏检查失败报告撰写员会被要求重写这就会多出一整轮完整调用。钩子函数则是本地执行前置钩子和后置钩子都不占用模型通道。所以真正的开销还是在智能体的自我修正上。建议把多智能体的长时间任务拆成小步验证先让规划师单独输出计划确认主题方向没问题再启动后续的研究和核查。4.3 排障401、model not found、多余的 /v1如果冒烟测试就报 401先检查 API Key 是否完整复制尤其注意有没有多余空格。如果报model not found或 404说明填写的模型 ID 不在模型广场列表里回 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 对照当前列表重新填。如果报连接失败检查 Base URL 是否写成了带/v1的地址CrewAI 底层 OpenAI SDK 有时会自动补路径手动多写一个/v1反而会拼出错误地址。另一个常见情况是搜索工具自己带的 Key 没有配但那和模型通道无关需要单独处理。5. 跑完之后去控制台对一下调用情况深度研究团队跑出一份完整报告后先别急着关终端。打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 进控制台看这一轮运行到底消耗了多少 token以及实际调用的是不是你在模型广场选的那个模型。多智能体任务的调用次数不像普通问答那样直观对照控制台里的用量数字你能更清楚每个智能体各自吃了多少请求。5.1 在控制台确认模型和用量控制台会列出 Key 的调用记录包括模型、时间、请求耗时。如果发现某个智能体反复重试或者某个工具的调用次数异常高可以回到代码里给它单独换更小的模型或者调整任务描述让智能体减少无意义的重复搜索。深度研究团队在一次运行中会连续触发大量请求通过控制台观察哪些环节消耗最多是优化多智能体成本最直接的办法。5.2 后续可以接着做如果你的重点是把 CrewAI 接好后继续迭代多智能体可以在 模型对话 里用同一把 Key 先试几条长提示词确认模型在长上下文下的表现要多智能体长期跑任务可以去 Coding Plan 看套餐是否够用需要再建一把专用 Key 给不同项目隔离去 控制台 API Keys 创建即可。把这一轮调用量记录下来再回头改任务描述和模型选择你的深度研究团队就能越跑越顺。