Clasa Task (description, expected_output, context) în CrewAI & Sisteme Multi-Agent

from crewai import Task

task_redactare = Task(
    description="Scrie un articol tehnic bazat pe cercetarea despre {subiect}.",
    expected_output="Articol complet în format Markdown (1000 cuvinte) cu 3 exemple de cod.",
    agent=redactor,
    context=[task_cercetare],
    output_file="articol_final.md"
)

Descriere & Utilizare

Dacă Agent definește cine muncește, clasa Task definește ce anume trebuie livrat și cum arată rezultatul de succes.

În CrewAI, fiecare sarcină are două câmpuri obligatorii: description (pașii pe care trebuie să îi urmeze agentul) și expected_output (descrierea clară a livrabilului final — lungime, structură, format). Agentul nu se oprește din lucru până când rezultatul său nu îndeplinește cerințele din expected_output.

Atunci când o sarcină depinde de rezultatele uneia sau mai multor sarcini anterioare, folosești parametrul context=[task_1, task_2]: astfel, ieșirile ambelor sarcini sunt injectate automat ca referință în promptul sarcinii curente.

Cum să o reții ușor

💡 Ca un tichet bine scris în Jira: conține cerința detaliată (description), Definition of Done (expected_output), persoana asignată (agent) și atașamentele de la colegii care au lucrat înainte (context).

Opțiuni și parametri tehnici

• description: instrucțiunile clare ale sarcinii, suportând variabile dinamice {variabila}.
• expected_output: specificația exactă a formatului și conținutului așteptat la ieșire.
• agent: instanța Agent desemnată să rezolve sarcina (opțional doar în modul Process.hierarchical).
• context: listă de obiecte Task ale căror rezultate vor fi transmise ca intrare pentru această sarcină.
• output_file: salvează automat rezultatul sarcinii într-un fișier pe disc (ex: raport.md sau date.json).

Exemple practice și cazuri de utilizare

• Combinarea a două analize anterioare într-un raport final: task_raport = Task(..., context=[task_analiza_piata, task_analiza_risc])
• Accesarea rezultatului unui task individual în Python după rulare: print(task_cercetare.output.raw)
• Execuție în paralel a două sarcini independente: setează async_execution=True pe primele două task-uri și pune-le în context-ul celui de-al treilea.

Sfaturi de configurare & capcane

Fii extrem de specific în expected_output: în loc de „Un rezumat bun”, scrie „Un tabel Markdown cu 4 coloane (Unealtă, Preț, Avantaje, Dezavantaje) urmat de 3 concluzii punctate”.

Comenzi și ghiduri înrudite

• crewai-agent-role-goal: Resursă asociată din acest modul.
• crewai-crew-kickoff: Resursă asociată din acest modul.
• crewai-pydantic-structured-output: Resursă asociată din acest modul.