手把手教你用 Gemini 搭建 AI 写作团队

1. 为什么 2025 的玩法在 2026 过时了？

在去年，我们对 AI 的利用大多停留在“一问一答”的 Prompt Engineering 上。但这种方式有三大痛点：

幻觉不可控：模型一次性输出长文容易逻辑混乱。
时效性差：模型无法实时获取最新技术动态。
缺乏反思：模型不会检查自己的错误。

2026 年的关键词是：Agentic Workflows（智能体工作流）。通过将任务拆解给多个“AI 角色”，让他们相互协作、调研、校对，其产出质量将远超任何单一的提示词。

2. 核心神器：Google AI Studio + CrewAI

为了实现这个工作流，我们将使用目前性价比最高的组合：

Gemini 2.0 Flash：Google 最新的模型，速度极快，且在 Google AI Studio 中提供非常慷慨的免费额度。
CrewAI：目前最流行的多智能体框架，能让你像管理团队一样管理 AI。

3. 环境准备：如何“白嫖”最强模型？

获取 API Key：
- 登录 Google AI Studio。
- 点击 Get API key，创建一个免费的项目密钥。
安装依赖：pip install crewai langchain-google-genai
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4. 完整可运行代码

以下代码演示了如何创建一个“研究员”和一个“撰稿人”，让他们协作完成一篇深度技术文章。

import os
from crewai import Agent, Task, Crew, Process, LLM

# ==========================================
# 1. 配置你的 Gemini API Key
# ==========================================
os.environ["GEMINI_API_KEY"] = "你的AIza开头的Key"

# 定义模型：使用最新的 Gemini 2.0 Flash
gemini_llm = LLM(
    model="gemini/gemini-2.0-flash",
    temperature=0.7
)

# ==========================================
# 2. 定义 AI 角色 (Agents)
# ==========================================
researcher = Agent(
    role='资深技术研究员',
    goal='深入挖掘 {topic} 领域的最新突破和落地案例',
    backstory="你是一名顶尖的技术分析师，擅长从海量信息中识别出最具价值的技术趋势。",
    llm=gemini_llm,
    verbose=True
)

writer = Agent(
    role='技术博客作家',
    goal='将研究成果转化为吸引人的技术博客',
    backstory="你擅长将硬核技术转化为通俗易懂的故事，文风专业且富有热情。",
    llm=gemini_llm,
    verbose=True
)

# ==========================================
# 3. 定义任务流程 (Tasks)
# ==========================================
research_task = Task(
    description="调研 {topic} 的 3 个核心进展，并解释其对开发者的影响。",
    expected_output="一份包含核心观点和事实的调研简报。",
    agent=researcher
)

write_task = Task(
    description="基于调研简报，写一篇 Markdown 格式的博客文章，包含标题、正文和总结。",
    expected_output="一篇完整的、排版精美的 Markdown 博客文章。",
    agent=writer
)

# ==========================================
# 4. 组建并启动团队 (Crew)
# ==========================================
tech_crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, write_task],
    process=Process.sequential, # 顺序执行：调研 -> 写作
    verbose=True
)

print("### 正在启动 AI 团队... ###")
result = tech_crew.kickoff(inputs={'topic': '2025年AI Agentic Workflows的发展'})

# 输出结果
print("\n\n" + "="*30)
print("生成的博客内容：")
print("="*30 + "\n")
print(result)

5. 关键避坑与进阶指南

5.1 地区与网络

如果遇到 User location is not supported 错误，说明你的网络环境所在地区不在 Google API 开放名单中。请确保你的代理覆盖了终端环境。

5.2 为什么选择 Gemini 2.0 Flash？

成本：在 AI Studio 免费层级下，你可以每分钟请求 15 次，每天请求 1500 次，完全覆盖开发测试阶段。
速度：它的 Token 生成速度极快，运行多智能体循环时不需要像 GPT-4 那样等待很久。

5.3 如何让它更强大？

你可以为研究员添加联网搜索工具。只需安装 duckduckgo-search，并在 Agent 中加入 tools=[DuckDuckGoSearchTool()]，它就能实时抓取 2025 年当下的最新新闻，而不是仅靠训练数据。

6. 结语

2025 年是“系统性 AI”的一年。我们不再孤军奋战，而是通过构建 Agentic Workflows 拥有了一支数字军队。