场景：要分析“2025年智能家居市场趋势”，并生成一份专业报告。

1. 团队配置（3个Agent）

from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 配置LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0.7)

# 定义三个专业Agent
researcher = Agent(
    role="市场研究员",
    goal="收集最新、最准确的智能家居市场数据",
    backstory="你是一位资深市场分析师，擅长从多个数据源提取关键信息，有10年科技行业研究经验。",
    tools=[search_tool, web_scraper],  # 假设已定义的工具
    llm=llm,
    verbose=True
)

analyst = Agent(
    role="数据分析师",
    goal="深入分析数据，识别关键趋势和机会",
    backstory="你是数据科学专家，擅长从复杂数据中提炼商业洞察，曾为多家500强企业提供咨询服务。",
    tools=[data_visualization_tool],
    llm=llm,
    verbose=True
)

writer = Agent(
    role="报告撰写专家",
    goal="将分析结果转化为专业、易读的商业报告",
    backstory="你是前商业杂志编辑，擅长将技术内容转化为决策者能理解的战略建议。",
    llm=llm,
    verbose=True
)

2. 任务定义与依赖关系

# 定义三个有依赖关系的任务
research_task = Task(
    description="""收集以下信息：
    1. 2024-2025年全球智能家居市场规模数据
    2. 主要细分市场（安防、照明、家电）增长情况
    3. 头部厂商市场份额变化
    4. 消费者偏好最新调研数据""",
    expected_output="结构化的数据摘要，包含关键统计数字和数据来源",
    agent=researcher,
    output_file="research_data.md"  # 自动保存结果
)

analysis_task = Task(
    description="""基于研究员提供的数据：
    1. 识别3-5个核心增长趋势
    2. 分析市场竞争格局变化
    3. 预测未来12个月的关键机会点
    4. 评估主要风险因素""",
    expected_output="包含数据支撑的深度分析报告",
    agent=analyst,
    context=[research_task],  # 依赖研究任务的结果
    output_file="analysis_insights.md"
)

report_task = Task(
    description="""整合研究和分析结果，撰写一份专业市场报告：
    1. 执行摘要（1页）
    2. 市场现状概述
    3. 趋势分析章节
    4. 战略建议
    5. 附录：关键数据表""",
    expected_output="完整的10-15页商业报告，格式专业",
    agent=writer,
    context=[research_task, analysis_task],  # 依赖前两个任务
    output_file="smart_home_market_report_2025.pdf"
)

3. 组建团队并执行

# 创建Crew（团队）
market_analysis_crew = Crew(
    agents=[researcher, analyst, writer],
    tasks=[research_task, analysis_task, report_task],
    process=Process.sequential,  # 顺序执行：研究→分析→撰写
    verbose=True
)

# 执行任务
result = market_analysis_crew.kickoff(
    inputs={"topic": "2025年智能家居市场趋势"}
)

print("=== 执行完成 ===")
print(f"最终报告已生成: {report_task.output_file}")
print(f"执行摘要:\n{result[:500]}...")  # 显示前500字符

4. 实际输出示例

执行过程日志：

[市场研究员] 开始搜索智能家居市场数据...
→ 找到Gartner 2024年报告：市场规模达1500亿美元
→ 提取Statista消费者调研数据...
→ 完成数据收集，保存至 research_data.md

[数据分析师] 接收研究数据，开始分析...
→ 识别趋势1：AI语音助手集成率年增40%
→ 识别趋势2：隐私安全成为首要购买因素
→ 生成分析图表，保存至 analysis_insights.md

[报告撰写专家] 整合所有材料...
→ 撰写执行摘要
→ 编制数据表格
→ 生成完整报告：smart_home_market_report_2025.pdf

最终报告结构：

智能家居市场趋势报告（2025）
├── 执行摘要
├── 第一章：市场概览（1500亿美元规模，年增长率12%）
├── 第二章：关键趋势分析
│   ├── AI深度集成（渗透率达65%）
│   ├── 隐私优先设计
│   └── 可持续智能家居
├── 第三章：竞争格局
│   ├── 亚马逊/谷歌双头垄断（合计份额58%）
│   └── 中国厂商海外扩张
├── 第四章：战略建议
└── 附录：详细数据表

5. 扩展可能性

这个基础案例可以轻松扩展：

• 增加Agent：添加“合规专家”检查数据合规性

• 并行处理：改为Process.hierarchical让多个研究员同时工作

• 集成工具：连接数据库API、爬虫、图表生成服务

• 输出格式：生成PPT、Excel仪表板、网页报告

核心价值：通过角色化分工和自动化流程，原本需要数天的市场分析工作，现在可以在几小时内完成，且质量一致、可追溯。

可以基于这个模板修改Agent角色和任务，快速创建各种自动化团队：技术文档编写、竞品分析、代码审查、客服工单处理等。