LiteLLM 集約稿 とは異なり、本稿は CrewAI の編排（同一ゲートウェイ身分・ツールのバイパス防止）です。認可は LangGraph ツール稿、Schema／再試行は JSON Schema 稿、観測は GenAI 可観測性、多モデルは ルーティングコスト と照合。Haystack は検索寄り、CrewAI は並行と扇出が主題なので計測を分けます。
環境と依存関係 · ゲートウェイと CrewAI の統合手順 · 予算とサーキットブレーカー（遮断）パラメータ · よくあるエラー
環境と依存関係
Python 3.11 と venv／ロックで crewai・openai を固定。launchd で OpenClaw を常駐し、~/llm-edge 等に .env とトークンを 0600、ログはローテーション。ベクトルやローカル推論と同居する場合はメモリとディスクを見て Crew と索引を分離。Dashboard でテナント別短寿命 Bearer と失効の監査を残します。
ゲートウェイと CrewAI の統合手順
1）Dashboard でモデル別名・ツール URL プレフィックス（必要なら IP）を許可。2）OPENAI_API_KEY をゲートウェイトークンにし、base_url を https://<ゲートウェイ>/v1 等へ。上流鍵は埋め込まない。3）Tool の基底はゲートウェイ経由、Authorization と X-Request-ID でログ突合。4）Crew に seed または実行 ID を付けリプレイ可能に。5）単一エージェントのスモーク後に複数エージェントへ拡張し、遅延とエラー率を見てから本番スケジュールへ。
# シェル例：OpenAI 互換出口をゲートウェイのみにする
export OPENAI_API_KEY="$OC_TOKEN"
export OPENAI_BASE_URL="https://<ゲートウェイ>/v1"
python -c "import os; assert os.environ['OPENAI_BASE_URL'].startswith('https://')"予算とサーキットブレーカー（遮断）パラメータ
ゲートウェイで 最大並行・RPM・エラー率サーキットを同時に。p95 と上流容量に合わせ閾値を決め、セマフォ等で同時 Crew 数を抑え、Task に execution_timeout。遮断時は推奨バックオフ秒を構造化出力へ。Haystack 稿 は検索タイムアウト寄り、Crew は並行・扇出が主題なので指標は分けて読みます。
| パラメータ軸 | ゲートウェイ側の目安 | CrewAI アプリ側 |
|---|---|---|
| 並行 | テナントごとの最大 in-flight、必要ならモデル別プール | 同時 Crew 数の上限、ツール扇出の並行上限 |
| レート | RPM／TPM と突発トークンバケット | タスクキューとバックオフ、忙しきリトライの回避 |
| サーキット | エラー率ウィンドウ＋最短オープン時間 | Task タイムアウトの段階化、遮断時はスタック全文ではなく要約 |
よくあるエラー
実務 FAQ（先頭 FAQPage と対応）。
401 でゲートウェイに痕跡なし？ base_url のスラッシュ／パス重複、または Authorization 欠落。ノードで curl により /v1/models を再現。
サーキット多発で CPU 低い？ 503 や読み取りタイムアウト比率が原因のことが多い。エラー率を見てからフォールバックや Task タイムアウトを調整。
ツールが内網直結？ 出口をゲートウェイに統一し、CI で基底 URL を検査。
要約が長い／機密混入？ 種別・再試行・ハッシュ・ステップ名のみ。プロンプト全文は書かない。
小結：ゲートウェイが認可と出口を統一し、CrewAI は役割とタスク分解に専念します。予算とサーキットを層で分ければ、マルチエージェントの失敗は観測・突合・再試行まで一気通貫で扱えます。
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