mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-01-09 08:08:32 +00:00
ko and pt-br for tracing missing links
This commit is contained in:
Lorenze Jay
@@ -703,6 +703,7 @@
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||||
{
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||||
"group": "Observabilidade",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/observability/tracing",
|
||||
"pt-BR/observability/overview",
|
||||
"pt-BR/observability/arize-phoenix",
|
||||
"pt-BR/observability/braintrust",
|
||||
@@ -1140,6 +1141,7 @@
|
||||
{
|
||||
"group": "Observability",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/observability/tracing",
|
||||
"ko/observability/overview",
|
||||
"ko/observability/arize-phoenix",
|
||||
"ko/observability/braintrust",
|
||||
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||||
213
docs/ko/observability/tracing.mdx
Normal file
213
docs/ko/observability/tracing.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,213 @@
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||||
---
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||||
title: CrewAI Tracing
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||||
description: CrewAI AOP 플랫폼을 사용한 CrewAI Crews 및 Flows의 내장 추적
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icon: magnifying-glass-chart
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mode: "wide"
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---
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# CrewAI 내장 추적 (Built-in Tracing)
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CrewAI는 Crews와 Flows를 실시간으로 모니터링하고 디버깅할 수 있는 내장 추적 기능을 제공합니다. 이 가이드는 CrewAI의 통합 관측 가능성 플랫폼을 사용하여 **Crews**와 **Flows** 모두에 대한 추적을 활성화하는 방법을 보여줍니다.
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||||
> **CrewAI Tracing이란?** CrewAI의 내장 추적은 agent 결정, 작업 실행 타임라인, 도구 사용, LLM 호출을 포함한 AI agent에 대한 포괄적인 관측 가능성을 제공하며, 모두 [CrewAI AOP 플랫폼](https://app.crewai.com)을 통해 액세스할 수 있습니다.
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## 사전 요구 사항
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CrewAI 추적을 사용하기 전에 다음이 필요합니다:
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1. **CrewAI AOP 계정**: [app.crewai.com](https://app.crewai.com)에서 무료 계정에 가입하세요
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2. **CLI 인증**: CrewAI CLI를 사용하여 로컬 환경을 인증하세요
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```bash
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crewai login
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```
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## 설정 지침
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### 1단계: CrewAI AOP 계정 생성
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||||
[app.crewai.com](https://app.crewai.com)을 방문하여 무료 계정을 만드세요. 이를 통해 추적, 메트릭을 보고 crews를 관리할 수 있는 CrewAI AOP 플랫폼에 액세스할 수 있습니다.
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### 2단계: CrewAI CLI 설치 및 인증
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아직 설치하지 않았다면 CLI 도구와 함께 CrewAI를 설치하세요:
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```bash
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uv add crewai[tools]
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```
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그런 다음 CrewAI AOP 계정으로 CLI를 인증하세요:
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```bash
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crewai login
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```
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이 명령은 다음을 수행합니다:
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1. 브라우저에서 인증 페이지를 엽니다
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2. 장치 코드를 입력하라는 메시지를 표시합니다
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3. CrewAI AOP 계정으로 로컬 환경을 인증합니다
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4. 로컬 개발을 위한 추적 기능을 활성화합니다
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### 3단계: Crew에서 추적 활성화
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`tracing` 매개변수를 `True`로 설정하여 Crew에 대한 추적을 활성화할 수 있습니다:
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```python
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from crewai import Agent, Crew, Process, Task
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||||
from crewai_tools import SerperDevTool
|
||||
|
||||
# Define your agents
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||||
researcher = Agent(
|
||||
role="Senior Research Analyst",
|
||||
goal="Uncover cutting-edge developments in AI and data science",
|
||||
backstory=\"\"\"You work at a leading tech think tank.
|
||||
Your expertise lies in identifying emerging trends.
|
||||
You have a knack for dissecting complex data and presenting actionable insights.\"\"\",
|
||||
verbose=True,
|
||||
tools=[SerperDevTool()],
|
||||
)
|
||||
|
||||
writer = Agent(
|
||||
role="Tech Content Strategist",
|
||||
goal="Craft compelling content on tech advancements",
|
||||
backstory=\"\"\"You are a renowned Content Strategist, known for your insightful and engaging articles.
|
||||
You transform complex concepts into compelling narratives.\"\"\",
|
||||
verbose=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Create tasks for your agents
|
||||
research_task = Task(
|
||||
description=\"\"\"Conduct a comprehensive analysis of the latest advancements in AI in 2024.
|
||||
Identify key trends, breakthrough technologies, and potential industry impacts.\"\"\",
|
||||
expected_output="Full analysis report in bullet points",
|
||||
agent=researcher,
|
||||
)
|
||||
|
||||
writing_task = Task(
|
||||
description=\"\"\"Using the insights provided, develop an engaging blog
|
||||
post that highlights the most significant AI advancements.
|
||||
Your post should be informative yet accessible, catering to a tech-savvy audience.\"\"\",
|
||||
expected_output="Full blog post of at least 4 paragraphs",
|
||||
agent=writer,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Enable tracing in your crew
|
||||
crew = Crew(
|
||||
agents=[researcher, writer],
|
||||
tasks=[research_task, writing_task],
|
||||
process=Process.sequential,
|
||||
tracing=True, # Enable built-in tracing
|
||||
verbose=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Execute your crew
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||||
result = crew.kickoff()
|
||||
```
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||||
### 4단계: Flow에서 추적 활성화
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||||
마찬가지로 CrewAI Flows에 대한 추적을 활성화할 수 있습니다:
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||||
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||||
```python
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||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
class ExampleState(BaseModel):
|
||||
counter: int = 0
|
||||
message: str = ""
|
||||
|
||||
class ExampleFlow(Flow[ExampleState]):
|
||||
def __init__(self):
|
||||
super().__init__(tracing=True) # Enable tracing for the flow
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def first_method(self):
|
||||
print("Starting the flow")
|
||||
self.state.counter = 1
|
||||
self.state.message = "Flow started"
|
||||
return "continue"
|
||||
|
||||
@listen("continue")
|
||||
def second_method(self):
|
||||
print("Continuing the flow")
|
||||
self.state.counter += 1
|
||||
self.state.message = "Flow continued"
|
||||
return "finish"
|
||||
|
||||
@listen("finish")
|
||||
def final_method(self):
|
||||
print("Finishing the flow")
|
||||
self.state.counter += 1
|
||||
self.state.message = "Flow completed"
|
||||
|
||||
# Create and run the flow with tracing enabled
|
||||
flow = ExampleFlow(tracing=True)
|
||||
result = flow.kickoff()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5단계: CrewAI AOP 대시보드에서 추적 보기
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||||
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||||
crew 또는 flow를 실행한 후 CrewAI AOP 대시보드에서 CrewAI 애플리케이션이 생성한 추적을 볼 수 있습니다. agent 상호 작용, 도구 사용 및 LLM 호출의 세부 단계를 볼 수 있습니다.
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||||
아래 링크를 클릭하여 추적을 보거나 대시보드의 추적 탭으로 이동하세요 [여기](https://app.crewai.com/crewai_plus/trace_batches)
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||||
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||||
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||||
### 대안: 환경 변수 구성
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||||
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||||
환경 변수를 설정하여 전역적으로 추적을 활성화할 수도 있습니다:
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||||
```bash
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||||
export CREWAI_TRACING_ENABLED=true
|
||||
```
|
||||
|
||||
또는 `.env` 파일에 추가하세요:
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||||
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||||
```env
|
||||
CREWAI_TRACING_ENABLED=true
|
||||
```
|
||||
|
||||
이 환경 변수가 설정되면 `tracing=True`를 명시적으로 설정하지 않아도 모든 Crews와 Flows에 자동으로 추적이 활성화됩니다.
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||||
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||||
## 추적 보기
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||||
### CrewAI AOP 대시보드 액세스
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1. [app.crewai.com](https://app.crewai.com)을 방문하여 계정에 로그인하세요
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||||
2. 프로젝트 대시보드로 이동하세요
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||||
3. **Traces** 탭을 클릭하여 실행 세부 정보를 확인하세요
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||||
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### 추적에서 볼 수 있는 내용
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||||
CrewAI 추적은 다음에 대한 포괄적인 가시성을 제공합니다:
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- **Agent 결정**: agent가 작업을 통해 어떻게 추론하고 결정을 내리는지 확인하세요
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||||
- **작업 실행 타임라인**: 작업 시퀀스 및 종속성의 시각적 표현
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||||
- **도구 사용**: 어떤 도구가 호출되고 그 결과를 모니터링하세요
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||||
- **LLM 호출**: 프롬프트 및 응답을 포함한 모든 언어 모델 상호 작용을 추적하세요
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||||
- **성능 메트릭**: 실행 시간, 토큰 사용량 및 비용
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||||
- **오류 추적**: 세부 오류 정보 및 스택 추적
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||||
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||||
### 추적 기능
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||||
- **실행 타임라인**: 실행의 다양한 단계를 클릭하여 확인하세요
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||||
- **세부 로그**: 디버깅을 위한 포괄적인 로그에 액세스하세요
|
||||
- **성능 분석**: 실행 패턴을 분석하고 성능을 최적화하세요
|
||||
- **내보내기 기능**: 추가 분석을 위해 추적을 다운로드하세요
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||||
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||||
### 인증 문제
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||||
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인증 문제가 발생하는 경우:
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1. 로그인되어 있는지 확인하세요: `crewai login`
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2. 인터넷 연결을 확인하세요
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||||
3. [app.crewai.com](https://app.crewai.com)에서 계정을 확인하세요
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### 추적이 나타나지 않음
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||||
대시보드에 추적이 표시되지 않는 경우:
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1. Crew/Flow에서 `tracing=True`가 설정되어 있는지 확인하세요
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||||
2. 환경 변수를 사용하는 경우 `CREWAI_TRACING_ENABLED=true`인지 확인하세요
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||||
3. `crewai login`으로 인증되었는지 확인하세요
|
||||
4. crew/flow가 실제로 실행되고 있는지 확인하세요
|
||||
213
docs/pt-BR/observability/tracing.mdx
Normal file
213
docs/pt-BR/observability/tracing.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,213 @@
|
||||
---
|
||||
title: CrewAI Tracing
|
||||
description: Rastreamento integrado para Crews e Flows do CrewAI com a plataforma CrewAI AOP
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||||
icon: magnifying-glass-chart
|
||||
mode: "wide"
|
||||
---
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||||
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||||
# Rastreamento Integrado do CrewAI
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||||
|
||||
O CrewAI fornece recursos de rastreamento integrados que permitem monitorar e depurar seus Crews e Flows em tempo real. Este guia demonstra como habilitar o rastreamento para **Crews** e **Flows** usando a plataforma de observabilidade integrada do CrewAI.
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||||
|
||||
> **O que é o CrewAI Tracing?** O rastreamento integrado do CrewAI fornece observabilidade abrangente para seus agentes de IA, incluindo decisões de agentes, cronogramas de execução de tarefas, uso de ferramentas e chamadas de LLM - tudo acessível através da [plataforma CrewAI AOP](https://app.crewai.com).
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||||
## Pré-requisitos
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Antes de usar o rastreamento do CrewAI, você precisa:
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||||
1. **Conta CrewAI AOP**: Cadastre-se para uma conta gratuita em [app.crewai.com](https://app.crewai.com)
|
||||
2. **Autenticação CLI**: Use a CLI do CrewAI para autenticar seu ambiente local
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
crewai login
|
||||
```
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||||
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||||
## Instruções de Configuração
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### Passo 1: Crie sua Conta CrewAI AOP
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||||
Visite [app.crewai.com](https://app.crewai.com) e crie sua conta gratuita. Isso lhe dará acesso à plataforma CrewAI AOP, onde você pode visualizar rastreamentos, métricas e gerenciar seus crews.
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||||
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||||
### Passo 2: Instale a CLI do CrewAI e Autentique
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||||
|
||||
Se você ainda não o fez, instale o CrewAI com as ferramentas CLI:
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|
||||
```bash
|
||||
uv add crewai[tools]
|
||||
```
|
||||
|
||||
Em seguida, autentique sua CLI com sua conta CrewAI AOP:
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||||
|
||||
```bash
|
||||
crewai login
|
||||
```
|
||||
|
||||
Este comando irá:
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1. Abrir seu navegador na página de autenticação
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2. Solicitar que você insira um código de dispositivo
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||||
3. Autenticar seu ambiente local com sua conta CrewAI AOP
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||||
4. Habilitar recursos de rastreamento para seu desenvolvimento local
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||||
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||||
### Passo 3: Habilite o Rastreamento em seu Crew
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||||
Você pode habilitar o rastreamento para seu Crew definindo o parâmetro `tracing` como `True`:
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|
||||
```python
|
||||
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
|
||||
from crewai_tools import SerperDevTool
|
||||
|
||||
# Define your agents
|
||||
researcher = Agent(
|
||||
role="Senior Research Analyst",
|
||||
goal="Uncover cutting-edge developments in AI and data science",
|
||||
backstory=\"\"\"You work at a leading tech think tank.
|
||||
Your expertise lies in identifying emerging trends.
|
||||
You have a knack for dissecting complex data and presenting actionable insights.\"\"\",
|
||||
verbose=True,
|
||||
tools=[SerperDevTool()],
|
||||
)
|
||||
|
||||
writer = Agent(
|
||||
role="Tech Content Strategist",
|
||||
goal="Craft compelling content on tech advancements",
|
||||
backstory=\"\"\"You are a renowned Content Strategist, known for your insightful and engaging articles.
|
||||
You transform complex concepts into compelling narratives.\"\"\",
|
||||
verbose=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Create tasks for your agents
|
||||
research_task = Task(
|
||||
description=\"\"\"Conduct a comprehensive analysis of the latest advancements in AI in 2024.
|
||||
Identify key trends, breakthrough technologies, and potential industry impacts.\"\"\",
|
||||
expected_output="Full analysis report in bullet points",
|
||||
agent=researcher,
|
||||
)
|
||||
|
||||
writing_task = Task(
|
||||
description=\"\"\"Using the insights provided, develop an engaging blog
|
||||
post that highlights the most significant AI advancements.
|
||||
Your post should be informative yet accessible, catering to a tech-savvy audience.\"\"\",
|
||||
expected_output="Full blog post of at least 4 paragraphs",
|
||||
agent=writer,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Enable tracing in your crew
|
||||
crew = Crew(
|
||||
agents=[researcher, writer],
|
||||
tasks=[research_task, writing_task],
|
||||
process=Process.sequential,
|
||||
tracing=True, # Enable built-in tracing
|
||||
verbose=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Execute your crew
|
||||
result = crew.kickoff()
|
||||
```
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||||
|
||||
### Passo 4: Habilite o Rastreamento em seu Flow
|
||||
|
||||
Da mesma forma, você pode habilitar o rastreamento para Flows do CrewAI:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
class ExampleState(BaseModel):
|
||||
counter: int = 0
|
||||
message: str = ""
|
||||
|
||||
class ExampleFlow(Flow[ExampleState]):
|
||||
def __init__(self):
|
||||
super().__init__(tracing=True) # Enable tracing for the flow
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def first_method(self):
|
||||
print("Starting the flow")
|
||||
self.state.counter = 1
|
||||
self.state.message = "Flow started"
|
||||
return "continue"
|
||||
|
||||
@listen("continue")
|
||||
def second_method(self):
|
||||
print("Continuing the flow")
|
||||
self.state.counter += 1
|
||||
self.state.message = "Flow continued"
|
||||
return "finish"
|
||||
|
||||
@listen("finish")
|
||||
def final_method(self):
|
||||
print("Finishing the flow")
|
||||
self.state.counter += 1
|
||||
self.state.message = "Flow completed"
|
||||
|
||||
# Create and run the flow with tracing enabled
|
||||
flow = ExampleFlow(tracing=True)
|
||||
result = flow.kickoff()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Passo 5: Visualize os Rastreamentos no Painel CrewAI AOP
|
||||
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||||
Após executar o crew ou flow, você pode visualizar os rastreamentos gerados pela sua aplicação CrewAI no painel CrewAI AOP. Você verá etapas detalhadas das interações dos agentes, usos de ferramentas e chamadas de LLM.
|
||||
Basta clicar no link abaixo para visualizar os rastreamentos ou ir para a aba de rastreamentos no painel [aqui](https://app.crewai.com/crewai_plus/trace_batches)
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### Alternativa: Configuração de Variável de Ambiente
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||||
Você também pode habilitar o rastreamento globalmente definindo uma variável de ambiente:
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||||
```bash
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||||
export CREWAI_TRACING_ENABLED=true
|
||||
```
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||||
|
||||
Ou adicione-a ao seu arquivo `.env`:
|
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|
||||
```env
|
||||
CREWAI_TRACING_ENABLED=true
|
||||
```
|
||||
|
||||
Quando esta variável de ambiente estiver definida, todos os Crews e Flows terão automaticamente o rastreamento habilitado, mesmo sem definir explicitamente `tracing=True`.
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||||
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||||
## Visualizando seus Rastreamentos
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||||
### Acesse o Painel CrewAI AOP
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||||
1. Visite [app.crewai.com](https://app.crewai.com) e faça login em sua conta
|
||||
2. Navegue até o painel do seu projeto
|
||||
3. Clique na aba **Traces** para visualizar os detalhes de execução
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||||
### O que Você Verá nos Rastreamentos
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||||
O rastreamento do CrewAI fornece visibilidade abrangente sobre:
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||||
- **Decisões dos Agentes**: Veja como os agentes raciocinam através das tarefas e tomam decisões
|
||||
- **Cronograma de Execução de Tarefas**: Representação visual de sequências e dependências de tarefas
|
||||
- **Uso de Ferramentas**: Monitore quais ferramentas são chamadas e seus resultados
|
||||
- **Chamadas de LLM**: Rastreie todas as interações do modelo de linguagem, incluindo prompts e respostas
|
||||
- **Métricas de Desempenho**: Tempos de execução, uso de tokens e custos
|
||||
- **Rastreamento de Erros**: Informações detalhadas de erros e rastreamentos de pilha
|
||||
|
||||
### Recursos de Rastreamento
|
||||
- **Cronograma de Execução**: Clique através de diferentes estágios de execução
|
||||
- **Logs Detalhados**: Acesse logs abrangentes para depuração
|
||||
- **Análise de Desempenho**: Analise padrões de execução e otimize o desempenho
|
||||
- **Capacidades de Exportação**: Baixe rastreamentos para análise adicional
|
||||
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||||
### Problemas de Autenticação
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||||
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||||
Se você encontrar problemas de autenticação:
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||||
1. Certifique-se de estar logado: `crewai login`
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||||
2. Verifique sua conexão com a internet
|
||||
3. Verifique sua conta em [app.crewai.com](https://app.crewai.com)
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||||
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||||
### Rastreamentos Não Aparecem
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||||
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||||
Se os rastreamentos não estiverem aparecendo no painel:
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||||
1. Confirme que `tracing=True` está definido em seu Crew/Flow
|
||||
2. Verifique se `CREWAI_TRACING_ENABLED=true` se estiver usando variáveis de ambiente
|
||||
3. Certifique-se de estar autenticado com `crewai login`
|
||||
4. Verifique se seu crew/flow está realmente executando
|
||||
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