Knowledge 知识库

Knowledge 让你为 Agent 注入领域专属知识——文档、文本或文件目录，Agent 在执行任务时自动检索相关内容。

1. 知识库是什么

Knowledge 和 Memory 的区别：

维度	Memory	Knowledge
内容来源	Agent 执行中自动生成	开发者预先提供
更新方式	运行时自动积累	部署前手动配置
用途	记住执行经验	提供领域知识
类比	工作笔记	参考资料库

前端类比：Knowledge 类似 Next.js 中的静态数据文件（data/ 目录下的 JSON/MDX）——在构建时准备好，运行时按需读取。

2. 知识源类型

类型	说明	支持格式
文本	直接传入文本字符串	纯文本
文件	指定文件路径	.txt, .pdf, .md, .csv 等
目录	指定目录路径	递归加载目录下所有文件

3. Crew 级别知识

from crewai import Crew, Agent, Task
from crewai.knowledge.source.text_knowledge_source import TextKnowledgeSource
from crewai.knowledge.source.pdf_knowledge_source import PDFKnowledgeSource

# 文本知识源
company_info = TextKnowledgeSource(
    content="我们公司成立于 2020 年，专注于 AI Agent 技术研发..."
)

# PDF 知识源
product_docs = PDFKnowledgeSource(
    file_paths=["./knowledge/product-manual.pdf"]
)

crew = Crew(
    agents=[support_agent],
    tasks=[support_task],
    knowledge_sources=[company_info, product_docs],
    embedder={
        "provider": "openai",
        "config": {"model": "text-embedding-3-small"}
    }
)

4. Agent 级别知识

from crewai import Agent
from crewai.knowledge.source.text_knowledge_source import TextKnowledgeSource

domain_knowledge = TextKnowledgeSource(
    content="Python 3.12 新特性包括：改进的错误消息、f-string 增强..."
)

python_expert = Agent(
    role="Python 专家",
    goal="回答 Python 相关问题",
    backstory="资深 Python 开发者",
    knowledge_sources=[domain_knowledge]
)

5. 使用项目知识目录

CrewAI 项目默认包含 knowledge/ 目录：

my_project/
├── knowledge/          # 知识库文件放这里
│   ├── product.md
│   ├── faq.txt
│   └── manual.pdf
└── src/
    └── my_project/
        └── crew.py

from crewai.knowledge.source.crew_docling_source import CrewDoclingSource

# 加载 knowledge/ 目录下所有文件
knowledge = CrewDoclingSource(
    file_paths=["knowledge/product.md", "knowledge/faq.txt"]
)

6. Embedder 配置

知识库需要 Embedder 将文本转换为向量进行语义搜索：

crew = Crew(
    agents=[agent],
    tasks=[task],
    knowledge_sources=[knowledge],
    embedder={
        "provider": "openai",
        "config": {
            "model": "text-embedding-3-small"
        }
    }
)

与 Memory 使用相同的 Embedder 配置，支持 OpenAI、Google、Cohere、Ollama 等提供商。

7. 最佳实践

• 结构化知识：将大文档拆分为小主题文件，提高检索精度
• 定期更新：知识源内容变化时需重新部署
• 控制规模：知识库过大会影响检索速度和 Token 消耗
• 配合 Memory：Knowledge 提供静态知识，Memory 提供动态经验，两者互补

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先修：Memory 记忆系统

下一步：

• Collaboration 协作与委托 — Agent 间的协作机制
• Planning & Reasoning — 规划与推理能力

参考：

• 🔗 CrewAI Knowledge (Official)