DCP-AI + CrewAI のテンプレート¶

英語版の参考訳です（25/10/2026 更新）。内容が異なる場合は英語版が優先されます。識別子、コマンド、コードブロックは翻訳せずにそのまま掲載しています。

マルチエージェントのクルーのための DCP v2.0 のプロトコルの流れを示します。このテンプレートは、すべてのエージェントが DCP のパスポートを受け取り、すべての行動が監査される、CrewAI 風のマルチエージェントのワークフローをシミュレートします。

注記： このテンプレートは、実行時に CrewAI や dcp-ai のライブラリに依存せずに、DCP のデータ構造とライフサイクルを示します。自分の CrewAI のプロジェクトに DCP を組み込むための参考となる、独立した Python のシミュレーションです。本当の鍵と署名には、docs/QUICKSTART_CREWAI.md に従ってください。

クイックスタート¶

依存関係をインストールします（任意 — テンプレートはそれらなしでも動きます）：
```
pip install -r requirements.txt
```
シミュレーションを実行します：
```
python main.py
```

このテンプレートがすること¶

すべてのエージェントが DCP v2.0 のパスポートを持つマルチエージェントのクルーをシミュレートする
各エージェントの行動は Intent → PolicyDecision → AuditEntry を生成する。ポリシーの手順はスタブで、evaluate_policy は常に approve（リスク 75）を返す
クルーの実行は、プレースホルダーの鍵と署名（«generated»、«sig»）を持つ Citizenship Bundle を作る。何にも署名されず、バンドルは検証を通らない
DCP v2.0 のデータの流れを示す：セッションの nonce、鍵のエントリー、マニフェスト、複合署名のフィールド

ファイル¶

main.py — マルチエージェントの DCP の流れのシミュレーション（独立した Python）
requirements.txt — Python の依存関係（本当の CrewAI と DCP の SDK との統合用）

本当の CrewAI との統合¶

本当の CrewAI のクルーに DCP を組み込むには、各エージェントのタスクの実行を、main.py に示す DCP のライフサイクルで包みます：

# Fragment: agent and task are your CrewAI objects; DCPCrewMember comes from main.py
from crewai import Agent, Task, Crew

# Use the DCP helpers from main.py to wrap agent actions
member = DCPCrewMember(name="researcher", role="analyst")

# Before each task: declare intent + get policy
intent = member.declare_intent("api_call", "api", "api.openai.com")
policy = member.evaluate_policy(intent)
if policy["decision"] != "approve":
    raise RuntimeError(f"DCP policy decision: {policy['decision']}")  # do not run the task

# Execute the CrewAI task
crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()

# After each task: log audit entry
member.log_action(intent, policy, str(result), "crewai.task")