CrewAI 多 Agent 编排实战：Claude Opus 4.7 做规划 + DeepSeek V4 做执行的混合成本方案

CrewAI 多 Agent 编排核心代码

pipeline.py
import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain_openai import ChatOpenAI

HolySheep 中转地址，所有模型统一走这里
BASE_URL = "https://api.holysheep.cn/v1"
API_KEY  = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

规划模型：Claude Opus 4.7（强推理）
planner_llm = ChatOpenAI(
    model="claude-opus-4-7",
    openai_api_base=BASE_URL,
    openai_api_key=API_KEY,
    temperature=0.2,
    max_tokens=2048,
)

执行模型：DeepSeek V4（高吞吐、低成本）
executor_llm = ChatOpenAI(
    model="deepseek-v4",
    openai_api_base=BASE_URL,
    openai_api_key=API_KEY,
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024,
)

—— Agent 1: 战略规划师 ——
planner = Agent(
    role="跨境电商战略规划师",
    goal="把模糊的业务需求拆解成可执行的子任务清单",
    backstory="你拥有 10 年 Shopee/Lazada 运营经验，擅长把目标拆成 SOP",
    llm=planner_llm,
    allow_delegation=True,
    verbose=True,
)

—— Agent 2: 选品分析师 ——
analyst = Agent(
    role="选品分析师",
    goal="根据规划清单输出 Top10 SKU 候选",
    backstory="你精通东南亚消费趋势，会调用搜索工具验证销量",
    llm=executor_llm,
    tools=[],  # 此处可挂载 crewai-tools 的 SerperDevTool
    allow_delegation=False,
)

—— Agent 3: SEO 文案写手 ——
copywriter = Agent(
    role="泰语 SEO 文案写手",
    goal="为每个 SKU 输出 200 字泰语商品描述+5 个关键词",
    backstory="你是 native 泰语写手，熟悉 Lazada 搜索算法",
    llm=executor_llm,
    allow_delegation=False,
)

—— 任务链 ——
task_plan = Task(
    description="分析本周 Shopee 泰国站女装类目目标客单价 $15-25 的潜力 SKU，输出 3 个子任务",
    expected_output="结构化 JSON，包含每个子任务的输入/输出契约",
    agent=planner,
)

task_research = Task(
    description="执行子任务 1：调研 Top10 SKU 的月销量、评分、价格带",
    expected_output="Markdown 表格",
    agent=analyst,
)

task_copy = Task(
    description="执行子任务 2：为每个 SKU 生成泰语 SEO 商品描述",
    expected_output="JSON 数组，字段：sku, title_th, desc_th, keywords",
    agent=copywriter,
)

crew = Crew(
    agents=[planner, analyst, copywriter],
    tasks=[task_plan, task_research, task_copy],
    process=Process.sequential,
    verbose=True,
)

result = crew.kickoff()
print(result)

rotate_keys.py —— 密钥轮换脚本（生产环境强烈建议）
import os, time, hmac, hashlib, requests

HOLYSHEEP_KEYS = [
    os.environ["HOLYSHEEP_KEY_V1"],
    os.environ["HOLYSHEEP_KEY_V2"],
]

def call_with_failover(prompt: str, model: str) -> str:
    for i, key in enumerate(HOLYSHEEP_KEYS):
        try:
            r = requests.post(
                "https://api.holysheep.cn/v1/chat/completions",
                headers={"Authorization": f"Bearer {key}"},
                json={"model": model, "messages": [{"role":"user","content":prompt}]},
                timeout=30,
            )
            r.raise_for_status()
            return r.json()["choices"][0]["message"]["content"]
        except Exception as e:
            print(f"[Key {i}] 失败：{e}，切换下一个")
            continue
    raise RuntimeError("所有 Key 都挂了")

错误示范（千万别这么写）
llm = ChatOpenAI(model="claude-opus-4-7", api_key="sk-xxxxx")  # 缺少 base_url

正确写法
import os
llm = ChatOpenAI(
    model="claude-opus-4-7",
    openai_api_base="https://api.holysheep.cn/v1",
    openai_api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
)

错误示范
ChatOpenAI(model="Claude-Opus-4.7")        # 错误的大小写
ChatOpenAI(model="claude_opus_4_7")        # 错误的分隔符

正确写法（HolySheep 官方模型标识）
ChatOpenAI(model="claude-opus-4-7")        # ✅
ChatOpenAI(model="deepseek-v4")            # ✅
ChatOpenAI(model="gpt-4.1")                # ✅
ChatOpenAI(model="gemini-2.5-flash")       # ✅

强制安装并锁定版本
pip install --upgrade "crewai[openai]==0.86.0" langchain-openai==0.2.6

如果还是报错，手动指定 LLM provider
from crewai import LLM
llm = LLM(
    provider="openai",          # 走 OpenAI 兼容协议
    model="deepseek-v4",
    base_url="https://api.holysheep.cn/v1",
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
)