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https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-07-07 07:59:29 +00:00
Merge branch 'main' into lorenze/imp/memory-prompt-influence
This commit is contained in:
Lorenze Jay
@@ -4,6 +4,35 @@ description: "تحديثات المنتج والتحسينات وإصلاحات
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icon: "clock"
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mode: "wide"
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<Update label="13 مايو 2026">
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## v1.14.5a5
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[عرض الإصدار على GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.14.5a5)
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## ما الذي تغير
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### الميزات
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- إلغاء استخدام CrewAgentExecutor، وتعيين وكلاء Crew الافتراضيين إلى AgentExecutor
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- تحسين أدوات صندوق الرمل Daytona
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### إصلاحات الأخطاء
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- إصلاح كتلة الكود المفقودة في دليل التدفق الأول باللغة البرتغالية (pt-BR)
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- تسجيل أخطاء المراجعة المسبقة والتقطير HITL، إضافة learn_strict
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- تصحيح urllib3 للثغرات الأمنية
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- تصحيح gitpython و langchain-core؛ تجاهل CVE paramiko غير المصححة
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- تحديث جميع حزم مساحة العمل المنشورة على uv lock/sync
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### الوثائق
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- إضافة دليل ترحيل لـ `inputs.id` إلى `restoreFromStateId`
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- إضافة دليل ترقية OSS ودليل ترحيل crew-to-flow
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- تحديث سجل التغييرات والإصدار لـ v1.14.5a4
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## المساهمون
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@akaKuruma, @greysonlalonde, @iris-clawd, @lorenzejay, @mislavivanda
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</Update>
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<Update label="9 مايو 2026">
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## v1.14.5a4
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@@ -29,6 +29,7 @@ from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
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from dotenv import load_dotenv
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from litellm import completion
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load_dotenv()
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||||
class ExampleFlow(Flow):
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model = "gpt-4o-mini"
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102
docs/ar/guides/flows/inputs-id-deprecation.mdx
Normal file
102
docs/ar/guides/flows/inputs-id-deprecation.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,102 @@
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||||
---
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||||
title: "الانتقال من inputs.id إلى restore_from_state_id"
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description: "نقل تدفقات @persist من ترطيب inputs.id المهجور إلى حقل restore_from_state_id المدعوم"
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icon: "arrow-right-arrow-left"
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<Warning>
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تمرير `id` داخل `inputs` لترطيب تدفق `@persist` هو **مهجور** ومقرر إزالته في إصدار مستقبلي. البديل، `restore_from_state_id`، متاح في CrewAI **v1.14.5 وما بعده** — الخطوات أدناه تنطبق بمجرد أن تقوم بالتحديث.
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</Warning>
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## نظرة عامة
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الطريقة الموثقة لترطيب تدفق `@persist` من تنفيذ سابق هي تمرير UUID لذلك التنفيذ كـ `inputs.id`. الآن، تكشف CrewAI عن حقل مخصص، `restore_from_state_id`، الذي يقوم بنفس الترطيب دون تحميل حمولة `inputs` — ودون ربط مفتاح الترطيب بهوية التنفيذ الجديد.
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## الانتقال
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إذا كنت حالياً تبدأ تدفق `@persist` باستخدام `inputs={"id": ...}`:
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```python
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# مهجور
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flow = CounterFlow()
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flow.kickoff(inputs={"id": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv"})
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```
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||||
انتقل إلى `restore_from_state_id`:
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||||
```python
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||||
# مدعوم
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||||
flow = CounterFlow()
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||||
flow.kickoff(restore_from_state_id="abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv")
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```
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تتمتع الوضعيتان بمعاني سلالة مختلفة:
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- `inputs={"id": <uuid>}` (مهجور) — **استئناف**: تكتب الكتابات تحت المعرف المقدم، مما يمدد نفس تاريخ `flow_uuid`.
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- `restore_from_state_id=<uuid>` — **تفرع**: يترطب الحالة من اللقطة، ثم يكتب تحت `state.id` جديدة. يتم الحفاظ على تاريخ التدفق المصدر.
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||||
لأغلب سيناريوهات الإنتاج — إعادة تشغيل تدفق تم تهيئته من حالة سابقة — فإن التفرع هو ما تريده. راجع [إتقان حالة التدفق](/ar/guides/flows/mastering-flow-state) للحصول على النموذج الذهني الكامل.
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||||
إذا كنت تبدأ تدفقك عبر واجهة برمجة تطبيقات CrewAI AMP REST، راجع [AMP](#amp) أدناه لهجرة الحمولة المعادلة.
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## لماذا نقوم بإهمال `inputs.id` لـ `@persist`
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`inputs.id` هو حالياً الطريقة الموثقة لاستئناف تدفق `@persist` من تنفيذ سابق. المشكلة هي أن نفس UUID يقوم بوظيفتين في وقت واحد:
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1. **يحدد أي لقطة يترطب منها `@persist`** — تحميل الحالة المحفوظة تحت ذلك UUID.
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2. **يصبح معرف تنفيذ التدفق الجديد** (`state.id` في SDK؛ يظهر كـ `flow_id` في بعض السياقات) — كل كتابة `@persist` من هذه البداية أيضاً تقع تحت نفس UUID.
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||||
هذه الوظيفة المزدوجة هي السبب الجذري للمشاكل التي يصفها هذا الدليل. لأن UUID المقدم هو أيضاً معرف التنفيذ الجديد، فإن بدايتين تمرران نفس `inputs.id` ليست تنفيذين متميزين — إنهما تشتركان في معرف، وتشاركان في سجل الاستمرارية، و(على AMP) تشتركان في صف في قائمة التنفيذات. لا توجد طريقة للقول "ترطب من هذه اللقطة، ولكن سجل هذا التشغيل بشكل منفصل" دون تقسيم المسؤوليتين.
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||||
`restore_from_state_id` هو هذا الانقسام. إنه يخبر `@persist` من أي لقطة يترطب، بينما يترك التنفيذ الجديد حراً لاستلام `state.id` جديدة. لم يعد مصدر الترطيب والتشغيل المسجل نفس UUID — وهو ما تريده معظم سيناريوهات الإنتاج فعلياً.
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## جدول إزالة
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من المقرر إزالة `inputs.id` لترطيب `@persist` في إصدار مستقبلي من CrewAI. لا يوجد قطع صارم فوري — تظل التدفقات الحالية تعمل — ولكن بمجرد أن تقوم بالتحديث إلى v1.14.5 أو ما بعده، يجب أن يستخدم الكود الجديد `restore_from_state_id`، ويجب أن تهاجر التدفقات الحالية في الفرصة المناسبة التالية.
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## AMP
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إذا كنت تنشر تدفقك إلى CrewAI AMP، فإن الهجرة تمتد إلى الحمولة التي تبدأ بها المرسلة إلى طاقمك المنشور، وتظهر الأعراض المرئية لإعادة استخدام `inputs.id` على لوحة معلومات النشر. تغطي القسمان الفرعيان أدناه كلاهما.
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### هجرة حمولة البداية
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إذا كنت حالياً تبدأ تدفقاً منشوراً عن طريق تضمين `id` في `inputs`:
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```bash
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# مهجور
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curl -X POST \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
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||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_CREW_TOKEN" \
|
||||
-d '{"inputs": {"id": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv", "topic": "AI Agent Frameworks"}}' \
|
||||
https://your-crew-url.crewai.com/kickoff
|
||||
```
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||||
نقل UUID إلى حقل `restoreFromStateId` في المستوى الأعلى:
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||||
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||||
```bash
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||||
# مدعوم
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||||
curl -X POST \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_CREW_TOKEN" \
|
||||
-d '{
|
||||
"inputs": {"topic": "AI Agent Frameworks"},
|
||||
"restoreFromStateId": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv"
|
||||
}' \
|
||||
https://your-crew-url.crewai.com/kickoff
|
||||
```
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||||
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||||
يجلس `restoreFromStateId` بجانب `inputs` في حمولة البداية، وليس داخلها. الآن، يحمل كائن `inputs` فقط القيم التي تستهلكها تدفقك فعلياً.
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### ماذا يحدث عند إعادة استخدام `inputs.id`
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عندما تتلقى AMP بداية لتدفق يتطابق `inputs.id` الخاص به مع تنفيذ موجود، فإنه يحل إلى السجل الموجود بدلاً من إنشاء سجل جديد. من لوحة معلومات النشر سترى:
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||||
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||||
- **حالة التنفيذ** — حالة التشغيل الجديد تحل محل حالة التشغيل السابق. يمكن أن تعود تنفيذات مكتملة إلى `جارية`، أو يمكن أن تتحول تشغيلات `مكتملة` إلى `خطأ` إذا فشلت البداية الجديدة — في كلتا الحالتين، لم تعد لوحة المعلومات تعكس التشغيل الأصلي.
|
||||
- **التتبع** — تتراكم تتبعات OTel عبر البدايات لأنها تشترك في نفس معرف التنفيذ؛ تتبعات التشغيل السابق إما تُستبدل بـ، أو تُخلط مع، تشغيل الجديد. لم يعد إعادة التشغيل خطوة بخطوة يتوافق مع تنفيذ واحد.
|
||||
- **قائمة التنفيذات** — البدايات التي يجب أن تظهر كصفوف منفصلة تتقلص إلى إدخال واحد، مما يخفي التاريخ.
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||||
|
||||
تساعد الهجرة إلى `restoreFromStateId` في الحفاظ على كل بداية كتنفيذ خاص بها — مع حالتها الخاصة، وتتبعها، وصفها في القائمة — بينما لا تزال ترطب الحالة من تشغيل سابق.
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||||
|
||||
<Card title="هل تحتاج مساعدة؟" icon="headset" href="mailto:support@crewai.com">
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||||
اتصل بفريق الدعم لدينا إذا لم تكن متأكداً من أي وضع يحتاجه تدفقك أو واجهت مشاكل أثناء الهجرة.
|
||||
</Card>
|
||||
168
docs/docs.json
168
docs/docs.json
@@ -114,7 +114,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -597,7 +598,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -1079,7 +1081,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -1213,6 +1216,8 @@
|
||||
"en/tools/search-research/youtubevideosearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -1558,7 +1563,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -1694,6 +1700,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -2040,7 +2047,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -2176,6 +2184,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -2522,7 +2531,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -2658,6 +2668,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -3004,7 +3015,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -3140,6 +3152,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -3486,7 +3499,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -3621,6 +3635,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -3966,7 +3981,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -4101,6 +4117,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -4446,7 +4463,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -4581,6 +4599,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -4927,7 +4946,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -5061,6 +5081,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -5409,7 +5430,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -5543,6 +5565,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -5889,7 +5912,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"en/guides/flows/first-flow",
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"en/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"en/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -6024,6 +6048,7 @@
|
||||
"en/tools/search-research/tavilysearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyextractortool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilyresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/tavilygetresearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/arxivpapertool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googlesearchtool",
|
||||
"en/tools/search-research/serpapi-googleshoppingtool",
|
||||
@@ -6402,7 +6427,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -6862,7 +6888,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -7322,7 +7349,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -7781,7 +7809,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -8241,7 +8270,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -8701,7 +8731,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -9161,7 +9192,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -9621,7 +9653,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -10080,7 +10113,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -10539,7 +10573,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -10998,7 +11033,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -11456,7 +11492,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -11914,7 +11951,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"pt-BR/guides/flows/first-flow",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -12403,7 +12441,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -12875,7 +12914,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -13347,7 +13387,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -13819,7 +13860,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -14292,7 +14334,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -14765,7 +14808,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -15238,7 +15282,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -15711,7 +15756,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -16183,7 +16229,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -16655,7 +16702,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -17127,7 +17175,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -17598,7 +17647,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -18069,7 +18119,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ko/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ko/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ko/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -18571,7 +18622,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -19043,7 +19095,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -19515,7 +19568,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -19987,7 +20041,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -20460,7 +20515,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -20933,7 +20989,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -21406,7 +21463,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -21879,7 +21937,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -22351,7 +22410,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -22823,7 +22883,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -23295,7 +23356,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -23766,7 +23828,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
@@ -24237,7 +24300,8 @@
|
||||
"icon": "code-branch",
|
||||
"pages": [
|
||||
"ar/guides/flows/first-flow",
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state"
|
||||
"ar/guides/flows/mastering-flow-state",
|
||||
"ar/guides/flows/inputs-id-deprecation"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
|
||||
@@ -4,6 +4,35 @@ description: "Product updates, improvements, and bug fixes for CrewAI"
|
||||
icon: "clock"
|
||||
mode: "wide"
|
||||
---
|
||||
<Update label="May 13, 2026">
|
||||
## v1.14.5a5
|
||||
|
||||
[View release on GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.14.5a5)
|
||||
|
||||
## What's Changed
|
||||
|
||||
### Features
|
||||
- Deprecate CrewAgentExecutor, default Crew agents to AgentExecutor
|
||||
- Improve Daytona sandbox tools
|
||||
|
||||
### Bug Fixes
|
||||
- Fix missing code block in pt-BR first-flow guide
|
||||
- Log HITL pre-review and distillation failures, add learn_strict
|
||||
- Patch urllib3 for security vulnerabilities
|
||||
- Patch gitpython and langchain-core; ignore unpatched paramiko CVE
|
||||
- Refresh all published workspace packages on uv lock/sync
|
||||
|
||||
### Documentation
|
||||
- Add migration guide for `inputs.id` to `restoreFromStateId`
|
||||
- Add OSS upgrade and crew-to-flow migration guide
|
||||
- Update changelog and version for v1.14.5a4
|
||||
|
||||
## Contributors
|
||||
|
||||
@akaKuruma, @greysonlalonde, @iris-clawd, @lorenzejay, @mislavivanda
|
||||
|
||||
</Update>
|
||||
|
||||
<Update label="May 09, 2026">
|
||||
## v1.14.5a4
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -29,6 +29,7 @@ from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from dotenv import load_dotenv
|
||||
from litellm import completion
|
||||
|
||||
load_dotenv()
|
||||
|
||||
class ExampleFlow(Flow):
|
||||
model = "gpt-4o-mini"
|
||||
|
||||
143
docs/en/guides/flows/inputs-id-deprecation.mdx
Normal file
143
docs/en/guides/flows/inputs-id-deprecation.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,143 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Migrating from inputs.id to restore_from_state_id"
|
||||
description: "Move @persist flows off the deprecated inputs.id hydration onto the supported restore_from_state_id field"
|
||||
icon: "arrow-right-arrow-left"
|
||||
---
|
||||
|
||||
<Warning>
|
||||
Passing `id` inside `inputs` to hydrate a `@persist` flow is **deprecated** and
|
||||
scheduled for removal in a future release. The replacement, `restore_from_state_id`,
|
||||
is available in CrewAI **v1.14.5 and later** — the steps below apply once you
|
||||
upgrade.
|
||||
</Warning>
|
||||
|
||||
## Overview
|
||||
|
||||
The documented way to hydrate a `@persist` flow from a previous execution is to pass
|
||||
that execution's UUID as `inputs.id`. CrewAI now exposes a dedicated field,
|
||||
`restore_from_state_id`, that performs the same hydration without overloading the
|
||||
`inputs` payload — and without coupling the hydration key to the new execution's
|
||||
identity.
|
||||
|
||||
## Migration
|
||||
|
||||
If you currently kickoff a `@persist` flow with `inputs={"id": ...}`:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Deprecated
|
||||
flow = CounterFlow()
|
||||
flow.kickoff(inputs={"id": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv"})
|
||||
```
|
||||
|
||||
Switch to `restore_from_state_id`:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Supported
|
||||
flow = CounterFlow()
|
||||
flow.kickoff(restore_from_state_id="abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv")
|
||||
```
|
||||
|
||||
The two modes have different lineage semantics:
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||||
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||||
- `inputs={"id": <uuid>}` (deprecated) — **resume**: writes land under the supplied
|
||||
id, extending the same `flow_uuid` history.
|
||||
- `restore_from_state_id=<uuid>` — **fork**: hydrates state from the snapshot, then
|
||||
writes under a fresh `state.id`. The source flow's history is preserved.
|
||||
|
||||
For most production scenarios — re-running a flow seeded from a previous state — fork
|
||||
is what you want. See [Mastering Flow State](/en/guides/flows/mastering-flow-state)
|
||||
for the full mental model.
|
||||
|
||||
If you kickoff your flow over the CrewAI AMP REST API, see [AMP](#amp) below for the
|
||||
equivalent payload migration.
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||||
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||||
## Why we are deprecating `inputs.id` for `@persist`
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||||
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||||
`inputs.id` is currently the documented way to resume a `@persist` flow from a
|
||||
previous execution. The problem is that the same UUID does two jobs at once:
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||||
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||||
1. **It selects which snapshot `@persist` hydrates from** — load the state saved
|
||||
under that UUID.
|
||||
2. **It becomes the new execution's Flow Execution ID** (`state.id` in the SDK;
|
||||
surfaced as `flow_id` in some contexts) — every `@persist` write from this
|
||||
kickoff also lands under that same UUID.
|
||||
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||||
This dual role is the root cause of the issues this guide describes. Because the
|
||||
supplied UUID is also the new execution's id, two kickoffs that pass the same
|
||||
`inputs.id` are not two distinct executions — they share an id, share a persistence
|
||||
record, and (on AMP) share a row in the executions list. There is no way to say
|
||||
"hydrate from this snapshot, but record this run separately" without splitting the
|
||||
two responsibilities.
|
||||
|
||||
`restore_from_state_id` is that split. It tells `@persist` which snapshot to hydrate
|
||||
from, while leaving the new execution free to receive a fresh `state.id`. The
|
||||
hydration source and the recorded run are no longer the same UUID — which is what
|
||||
most production scenarios actually want.
|
||||
|
||||
## Removal timeline
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||||
`inputs.id` for `@persist` hydration is scheduled for removal in a future release of
|
||||
CrewAI. There is no immediate hard cut-off — existing flows continue to work — but
|
||||
once you upgrade to v1.14.5 or later, new code should use `restore_from_state_id`, and
|
||||
existing flows should migrate at the next convenient opportunity.
|
||||
|
||||
## AMP
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||||
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||||
If you deploy your flow to CrewAI AMP, the migration extends to the kickoff payload
|
||||
sent to your deployed crew, and the visible symptoms of reusing `inputs.id` show up
|
||||
on the deployment dashboard. The two subsections below cover both.
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||||
### Migrating the kickoff payload
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||||
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||||
If you currently kickoff a deployed flow by embedding `id` in `inputs`:
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||||
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||||
```bash
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||||
# Deprecated
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||||
curl -X POST \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_CREW_TOKEN" \
|
||||
-d '{"inputs": {"id": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv", "topic": "AI Agent Frameworks"}}' \
|
||||
https://your-crew-url.crewai.com/kickoff
|
||||
```
|
||||
|
||||
Move the UUID to the top-level `restoreFromStateId` field:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Supported
|
||||
curl -X POST \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_CREW_TOKEN" \
|
||||
-d '{
|
||||
"inputs": {"topic": "AI Agent Frameworks"},
|
||||
"restoreFromStateId": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv"
|
||||
}' \
|
||||
https://your-crew-url.crewai.com/kickoff
|
||||
```
|
||||
|
||||
`restoreFromStateId` sits next to `inputs` in the kickoff payload, not inside it. The
|
||||
`inputs` object now only carries values your flow actually consumes.
|
||||
|
||||
### What happens when `inputs.id` is reused
|
||||
|
||||
When AMP receives a kickoff for a flow whose `inputs.id` matches an existing
|
||||
execution, it resolves to the existing record rather than creating a new one. From
|
||||
the deployment dashboard you'll see:
|
||||
|
||||
- **Execution status** — the new run's status overwrites the previous run's. A
|
||||
finished execution can flip back to `running`, or a `completed` run can flip to
|
||||
`error` if the new kickoff fails — either way the dashboard no longer reflects
|
||||
the original run.
|
||||
- **Traces** — OTel traces stack across kickoffs because they share the same
|
||||
execution id; the previous run's traces are either replaced by, or mixed with,
|
||||
the new run's. A step-by-step replay no longer corresponds to a single execution.
|
||||
- **Executions list** — kickoffs that should appear as separate rows collapse into
|
||||
a single entry, hiding history.
|
||||
|
||||
Migrating to `restoreFromStateId` keeps every kickoff as its own execution — with
|
||||
its own status, traces, and row in the list — while still hydrating state from a
|
||||
previous run.
|
||||
|
||||
<Card title="Need Help?" icon="headset" href="mailto:support@crewai.com">
|
||||
Contact our support team if you're unsure which mode your flow needs or hit issues
|
||||
during the migration.
|
||||
</Card>
|
||||
@@ -313,9 +313,9 @@ flow1 = PersistentCounterFlow()
|
||||
result1 = flow1.kickoff()
|
||||
print(f"First run result: {result1}")
|
||||
|
||||
# Second run - state is automatically loaded
|
||||
# Second run - pass the ID to load the persisted state
|
||||
flow2 = PersistentCounterFlow()
|
||||
result2 = flow2.kickoff()
|
||||
result2 = flow2.kickoff(inputs={"id": flow1.state.id})
|
||||
print(f"Second run result: {result2}") # Will be higher due to persisted state
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -54,6 +54,14 @@ These tools enable your agents to search the web, research topics, and find info
|
||||
Extract structured content from web pages using the Tavily API.
|
||||
</Card>
|
||||
|
||||
<Card title="Tavily Research Tool" icon="flask" href="/en/tools/search-research/tavilyresearchtool">
|
||||
Run multi-step research tasks and get cited reports using the Tavily Research API.
|
||||
</Card>
|
||||
|
||||
<Card title="Tavily Get Research Tool" icon="clipboard-list" href="/en/tools/search-research/tavilygetresearchtool">
|
||||
Retrieve the status and results of an existing Tavily research task.
|
||||
</Card>
|
||||
|
||||
<Card title="Arxiv Paper Tool" icon="box-archive" href="/en/tools/search-research/arxivpapertool">
|
||||
Search arXiv and optionally download PDFs.
|
||||
</Card>
|
||||
@@ -76,7 +84,15 @@ These tools enable your agents to search the web, research topics, and find info
|
||||
- **Academic Research**: Find scholarly articles and technical papers
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from crewai_tools import SerperDevTool, GitHubSearchTool, YoutubeVideoSearchTool, TavilySearchTool, TavilyExtractorTool
|
||||
from crewai_tools import (
|
||||
GitHubSearchTool,
|
||||
SerperDevTool,
|
||||
TavilyExtractorTool,
|
||||
TavilyGetResearchTool,
|
||||
TavilyResearchTool,
|
||||
TavilySearchTool,
|
||||
YoutubeVideoSearchTool,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Create research tools
|
||||
web_search = SerperDevTool()
|
||||
@@ -84,11 +100,21 @@ code_search = GitHubSearchTool()
|
||||
video_research = YoutubeVideoSearchTool()
|
||||
tavily_search = TavilySearchTool()
|
||||
content_extractor = TavilyExtractorTool()
|
||||
tavily_research = TavilyResearchTool()
|
||||
tavily_get_research = TavilyGetResearchTool()
|
||||
|
||||
# Add to your agent
|
||||
agent = Agent(
|
||||
role="Research Analyst",
|
||||
tools=[web_search, code_search, video_research, tavily_search, content_extractor],
|
||||
tools=[
|
||||
web_search,
|
||||
code_search,
|
||||
video_research,
|
||||
tavily_search,
|
||||
content_extractor,
|
||||
tavily_research,
|
||||
tavily_get_research,
|
||||
],
|
||||
goal="Gather comprehensive information on any topic"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
85
docs/en/tools/search-research/tavilygetresearchtool.mdx
Normal file
85
docs/en/tools/search-research/tavilygetresearchtool.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,85 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Tavily Get Research Tool"
|
||||
description: "Retrieve the status and results of an existing Tavily research task"
|
||||
icon: "clipboard-list"
|
||||
mode: "wide"
|
||||
---
|
||||
|
||||
The `TavilyGetResearchTool` lets CrewAI agents check an existing Tavily research task by `request_id`. Use it when a research task was started earlier and you need to retrieve its current status or final results.
|
||||
|
||||
If you need to start a new research job, use the [Tavily Research Tool](/en/tools/search-research/tavilyresearchtool). This tool is specifically for looking up an existing Tavily research request after you already have its `request_id`.
|
||||
|
||||
## Installation
|
||||
|
||||
To use the `TavilyGetResearchTool`, install the `tavily-python` library alongside `crewai-tools`:
|
||||
|
||||
```shell
|
||||
uv add 'crewai[tools]' tavily-python
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Environment Variables
|
||||
|
||||
Set your Tavily API key:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
export TAVILY_API_KEY='your_tavily_api_key'
|
||||
```
|
||||
|
||||
Get an API key at [https://app.tavily.com/](https://app.tavily.com/) (sign up, then create a key).
|
||||
|
||||
## Example Usage
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from crewai_tools import TavilyGetResearchTool
|
||||
|
||||
tavily_get_research_tool = TavilyGetResearchTool()
|
||||
|
||||
status_result = tavily_get_research_tool.run(
|
||||
request_id="your-research-request-id"
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(status_result)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Common Workflow
|
||||
|
||||
Use `TavilyGetResearchTool` when your application or another service has already created a Tavily research task and saved its `request_id`.
|
||||
|
||||
Typical cases include:
|
||||
|
||||
- Polling for completion after kicking off research in a background job.
|
||||
- Looking up the latest status of a long-running research task.
|
||||
- Fetching final research output from a previously created Tavily request.
|
||||
|
||||
## Configuration Options
|
||||
|
||||
The `TavilyGetResearchTool` accepts the following argument when calling the `run` method:
|
||||
|
||||
- `request_id` (str): **Required.** The existing Tavily research request ID to retrieve.
|
||||
|
||||
## Async Usage
|
||||
|
||||
Use `_arun` when your application is already running inside an async event loop:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from crewai_tools import TavilyGetResearchTool
|
||||
|
||||
tavily_get_research_tool = TavilyGetResearchTool()
|
||||
|
||||
status_result = await tavily_get_research_tool._arun(
|
||||
request_id="your-research-request-id"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Features
|
||||
|
||||
- **Research status retrieval**: Fetch the current status of an existing Tavily research task.
|
||||
- **Result retrieval**: Return available research output once Tavily has completed the task.
|
||||
- **Sync and async**: Use either `_run`/`run` or `_arun` depending on your application's runtime.
|
||||
- **JSON output**: Returns Tavily responses as formatted JSON strings.
|
||||
|
||||
## Response Format
|
||||
|
||||
The tool returns a JSON string containing the current research task status and any available results from Tavily. The exact response shape depends on the task state returned by Tavily, so incomplete tasks may return status information before the final research output is available.
|
||||
|
||||
Refer to the [Tavily API documentation](https://docs.tavily.com/) for full details on the Research API.
|
||||
@@ -4,6 +4,35 @@ description: "CrewAI의 제품 업데이트, 개선 사항 및 버그 수정"
|
||||
icon: "clock"
|
||||
mode: "wide"
|
||||
---
|
||||
<Update label="2026년 5월 13일">
|
||||
## v1.14.5a5
|
||||
|
||||
[GitHub 릴리스 보기](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.14.5a5)
|
||||
|
||||
## 변경 사항
|
||||
|
||||
### 기능
|
||||
- CrewAgentExecutor 사용 중단, 기본 Crew 에이전트를 AgentExecutor로 설정
|
||||
- Daytona 샌드박스 도구 개선
|
||||
|
||||
### 버그 수정
|
||||
- pt-BR 첫 번째 흐름 가이드에서 누락된 코드 블록 수정
|
||||
- HITL 사전 검토 및 증류 실패 로그 기록, learn_strict 추가
|
||||
- 보안 취약점을 위한 urllib3 패치
|
||||
- gitpython 및 langchain-core 패치; 패치되지 않은 paramiko CVE 무시
|
||||
- uv 잠금/동기화 시 모든 게시된 작업공간 패키지 새로 고침
|
||||
|
||||
### 문서
|
||||
- `inputs.id`에서 `restoreFromStateId`로의 마이그레이션 가이드 추가
|
||||
- OSS 업그레이드 및 crew-to-flow 마이그레이션 가이드 추가
|
||||
- v1.14.5a4의 변경 로그 및 버전 업데이트
|
||||
|
||||
## 기여자
|
||||
|
||||
@akaKuruma, @greysonlalonde, @iris-clawd, @lorenzejay, @mislavivanda
|
||||
|
||||
</Update>
|
||||
|
||||
<Update label="2026년 5월 9일">
|
||||
## v1.14.5a4
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -29,6 +29,7 @@ from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from dotenv import load_dotenv
|
||||
from litellm import completion
|
||||
|
||||
load_dotenv()
|
||||
|
||||
class ExampleFlow(Flow):
|
||||
model = "gpt-4o-mini"
|
||||
|
||||
125
docs/ko/guides/flows/inputs-id-deprecation.mdx
Normal file
125
docs/ko/guides/flows/inputs-id-deprecation.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,125 @@
|
||||
---
|
||||
title: "inputs.id에서 restore_from_state_id로 마이그레이션"
|
||||
description: "더 이상 지원되지 않는 inputs.id 하이드레이션에서 지원되는 restore_from_state_id 필드로 @persist 흐름을 이동"
|
||||
icon: "arrow-right-arrow-left"
|
||||
---
|
||||
|
||||
<Warning>
|
||||
`inputs` 내에서 `id`를 전달하여 `@persist` 흐름을 하이드레이트하는 것은 **더 이상 지원되지 않으며**
|
||||
향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 대체품인 `restore_from_state_id`는 CrewAI **v1.14.5 이상**에서 사용할 수 있으며,
|
||||
아래 단계는 업그레이드 후 적용됩니다.
|
||||
</Warning>
|
||||
|
||||
## 개요
|
||||
|
||||
이전 실행에서 `@persist` 흐름을 하이드레이트하는 문서화된 방법은
|
||||
해당 실행의 UUID를 `inputs.id`로 전달하는 것입니다. CrewAI는 이제
|
||||
`inputs` 페이로드를 과부하하지 않고 동일한 하이드레이션을 수행하는 전용 필드인
|
||||
`restore_from_state_id`를 제공합니다 — 그리고 하이드레이션 키를 새로운 실행의
|
||||
정체성과 결합하지 않습니다.
|
||||
|
||||
## 마이그레이션
|
||||
|
||||
현재 `inputs={"id": ...}`로 `@persist` 흐름을 시작하는 경우:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 더 이상 지원되지 않음
|
||||
flow = CounterFlow()
|
||||
flow.kickoff(inputs={"id": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv"})
|
||||
```
|
||||
|
||||
`restore_from_state_id`로 전환하십시오:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 지원됨
|
||||
flow = CounterFlow()
|
||||
flow.kickoff(restore_from_state_id="abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv")
|
||||
```
|
||||
|
||||
두 모드는 서로 다른 계보 의미론을 가지고 있습니다:
|
||||
|
||||
- `inputs={"id": <uuid>}` (더 이상 지원되지 않음) — **재개**: 제공된
|
||||
id 아래에 기록이 작성되어 동일한 `flow_uuid` 이력이 확장됩니다.
|
||||
- `restore_from_state_id=<uuid>` — **분기**: 스냅샷에서 상태를 하이드레이트한 후
|
||||
새로운 `state.id` 아래에 기록합니다. 원본 흐름의 이력은 보존됩니다.
|
||||
|
||||
대부분의 프로덕션 시나리오에서는 — 이전 상태에서 시드된 흐름을 다시 실행하는 경우 — 분기가
|
||||
필요합니다. 전체 정신 모델은 [Flow State 마스터링](/ko/guides/flows/mastering-flow-state)을 참조하십시오.
|
||||
|
||||
CrewAI AMP REST API를 통해 흐름을 시작하는 경우, 아래 [AMP](#amp)에서
|
||||
동일한 페이로드 마이그레이션을 참조하십시오.
|
||||
|
||||
## 왜 `@persist`에 대해 `inputs.id`를 더 이상 지원하지 않습니까?
|
||||
|
||||
`inputs.id`는 현재 이전 실행에서 `@persist` 흐름을 재개하는 문서화된 방법입니다. 문제는
|
||||
동일한 UUID가 두 가지 작업을 동시에 수행한다는 것입니다:
|
||||
|
||||
1. **어떤 스냅샷에서 `@persist`가 하이드레이트되는지를 선택합니다** — 해당 UUID 아래에 저장된 상태를 로드합니다.
|
||||
2. **새 실행의 흐름 실행 ID가 됩니다** (`state.id`는 SDK에서; 일부 컨텍스트에서는 `flow_id`로 표시됨) — 이
|
||||
시작에서의 모든 `@persist` 기록도 동일한 UUID 아래에 작성됩니다.
|
||||
|
||||
이 이중 역할이 이 가이드에서 설명하는 문제의 근본 원인입니다. 제공된 UUID가 새 실행의 id이기도 하므로,
|
||||
동일한 `inputs.id`를 전달하는 두 번의 시작은 두 개의 별도 실행이 아닙니다 — 그들은 id를 공유하고,
|
||||
지속성 기록을 공유하며, (AMP에서) 실행 목록에서 행을 공유합니다. "이 스냅샷에서 하이드레이트하지만,
|
||||
이 실행을 별도로 기록하십시오"라고 말할 방법이 없습니다.
|
||||
|
||||
`restore_from_state_id`가 그 분리입니다. 이는 `@persist`에 어떤 스냅샷에서 하이드레이트할지를 알려주며,
|
||||
새 실행이 새로운 `state.id`를 받을 수 있도록 합니다. 하이드레이션 소스와 기록된 실행은 더 이상 동일한 UUID가 아닙니다 — 이는 대부분의 프로덕션 시나리오에서 실제로 원하는 것입니다.
|
||||
|
||||
## 제거 일정
|
||||
|
||||
`@persist` 하이드레이션을 위한 `inputs.id`는 CrewAI의 향후 릴리스에서 제거될 예정입니다. 즉각적인 강제 종료는 없으며 — 기존 흐름은 계속 작동합니다 — 하지만 v1.14.5 이상으로 업그레이드하면,
|
||||
새 코드에서는 `restore_from_state_id`를 사용해야 하며, 기존 흐름은 다음 편리한 기회에 마이그레이션해야 합니다.
|
||||
|
||||
## AMP
|
||||
|
||||
흐름을 CrewAI AMP에 배포하는 경우, 마이그레이션은 배포된 팀에 전송되는 시작 페이로드로 확장되며,
|
||||
`inputs.id`를 재사용하는 가시적인 증상은 배포 대시보드에 나타납니다. 아래 두 개의 하위 섹션이 이를 다룹니다.
|
||||
|
||||
### 시작 페이로드 마이그레이션
|
||||
|
||||
현재 `inputs`에 `id`를 포함하여 배포된 흐름을 시작하는 경우:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 더 이상 지원되지 않음
|
||||
curl -X POST \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_CREW_TOKEN" \
|
||||
-d '{"inputs": {"id": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv", "topic": "AI Agent Frameworks"}}' \
|
||||
https://your-crew-url.crewai.com/kickoff
|
||||
```
|
||||
|
||||
UUID를 최상위 `restoreFromStateId` 필드로 이동하십시오:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 지원됨
|
||||
curl -X POST \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_CREW_TOKEN" \
|
||||
-d '{
|
||||
"inputs": {"topic": "AI Agent Frameworks"},
|
||||
"restoreFromStateId": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv"
|
||||
}' \
|
||||
https://your-crew-url.crewai.com/kickoff
|
||||
```
|
||||
|
||||
`restoreFromStateId`는 시작 페이로드에서 `inputs` 옆에 위치하며, 내부에 있지 않습니다.
|
||||
`inputs` 객체는 이제 흐름이 실제로 소비하는 값만 포함합니다.
|
||||
|
||||
### `inputs.id`가 재사용될 때 발생하는 일
|
||||
|
||||
AMP가 기존 실행과 `inputs.id`가 일치하는 흐름의 시작을 수신하면,
|
||||
새로운 기록을 생성하는 대신 기존 기록으로 해결됩니다. 배포 대시보드에서 다음을 확인할 수 있습니다:
|
||||
|
||||
- **실행 상태** — 새로운 실행의 상태가 이전 실행의 상태를 덮어씁니다. 완료된 실행은
|
||||
다시 `실행 중`으로 전환되거나, `완료`된 실행은 새로운 시작이 실패할 경우 `오류`로 전환될 수 있습니다 — 어쨌든 대시보드는 더 이상
|
||||
원래 실행을 반영하지 않습니다.
|
||||
- **추적** — OTel 추적이 시작 간에 쌓이기 때문에 동일한 실행 id를 공유합니다; 이전 실행의 추적은
|
||||
새로운 실행의 추적과 교체되거나 혼합됩니다. 단계별 재생은 더 이상 단일 실행에 해당하지 않습니다.
|
||||
- **실행 목록** — 별도의 행으로 나타나야 할 시작이 단일 항목으로 축소되어 이력을 숨깁니다.
|
||||
|
||||
`restoreFromStateId`로 마이그레이션하면 모든 시작이 자체 실행으로 유지됩니다 — 각자의 상태, 추적 및 목록의 행을 가지며 — 여전히 이전 실행에서 상태를 하이드레이트합니다.
|
||||
|
||||
<Card title="도움이 필요하신가요?" icon="headset" href="mailto:support@crewai.com">
|
||||
흐름이 어떤 모드가 필요한지 확실하지 않거나 마이그레이션 중 문제가 발생하면 지원 팀에 문의하십시오.
|
||||
</Card>
|
||||
@@ -4,6 +4,35 @@ description: "Atualizações de produto, melhorias e correções do CrewAI"
|
||||
icon: "clock"
|
||||
mode: "wide"
|
||||
---
|
||||
<Update label="13 mai 2026">
|
||||
## v1.14.5a5
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||||
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||||
[Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.14.5a5)
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||||
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||||
## O Que Mudou
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||||
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||||
### Recursos
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||||
- Deprecar CrewAgentExecutor, definir agentes Crew como AgentExecutor
|
||||
- Melhorar ferramentas de sandbox Daytona
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||||
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||||
### Correções de Bugs
|
||||
- Corrigir bloco de código ausente no guia de primeiro fluxo em pt-BR
|
||||
- Registrar falhas de pré-revisão e destilação HITL, adicionar learn_strict
|
||||
- Corrigir urllib3 para vulnerabilidades de segurança
|
||||
- Corrigir gitpython e langchain-core; ignorar CVE paramiko não corrigido
|
||||
- Atualizar todos os pacotes de workspace publicados no bloqueio/sincronização uv
|
||||
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||||
### Documentação
|
||||
- Adicionar guia de migração de `inputs.id` para `restoreFromStateId`
|
||||
- Adicionar guia de atualização OSS e migração de crew para flow
|
||||
- Atualizar changelog e versão para v1.14.5a4
|
||||
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||||
## Contribuidores
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||||
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||||
@akaKuruma, @greysonlalonde, @iris-clawd, @lorenzejay, @mislavivanda
|
||||
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||||
</Update>
|
||||
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||||
<Update label="09 mai 2026">
|
||||
## v1.14.5a4
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||||
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||||
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||||
@@ -24,7 +24,63 @@ Os flows permitem que você crie fluxos de trabalho estruturados e orientados po
|
||||
Vamos criar um Flow simples no qual você usará a OpenAI para gerar uma cidade aleatória em uma tarefa e, em seguida, usará essa cidade para gerar uma curiosidade em outra tarefa.
|
||||
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from dotenv import load_dotenv
|
||||
from litellm import completion
|
||||
|
||||
load_dotenv()
|
||||
|
||||
class ExampleFlow(Flow):
|
||||
model = "gpt-4o-mini"
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def generate_city(self):
|
||||
print("Starting flow")
|
||||
# Cada estado do flow recebe automaticamente um ID único
|
||||
print(f"Flow State ID: {self.state['id']}")
|
||||
|
||||
response = completion(
|
||||
model=self.model,
|
||||
messages=[
|
||||
{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": "Return the name of a random city in the world.",
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
|
||||
random_city = response["choices"][0]["message"]["content"]
|
||||
# Armazena a cidade no nosso estado
|
||||
self.state["city"] = random_city
|
||||
print(f"Random City: {random_city}")
|
||||
|
||||
return random_city
|
||||
|
||||
@listen(generate_city)
|
||||
def generate_fun_fact(self, random_city):
|
||||
response = completion(
|
||||
model=self.model,
|
||||
messages=[
|
||||
{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": f"Tell me a fun fact about {random_city}",
|
||||
},
|
||||
],
|
||||
)
|
||||
|
||||
fun_fact = response["choices"][0]["message"]["content"]
|
||||
# Armazena a curiosidade no nosso estado
|
||||
self.state["fun_fact"] = fun_fact
|
||||
return fun_fact
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
flow = ExampleFlow()
|
||||
flow.plot()
|
||||
result = flow.kickoff()
|
||||
|
||||
print(f"Generated fun fact: {result}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
Na ilustração acima, criamos um Flow simples que gera uma cidade aleatória usando a OpenAI e depois cria uma curiosidade sobre essa cidade. O Flow consiste em duas tarefas: `generate_city` e `generate_fun_fact`. A tarefa `generate_city` é o ponto de início do Flow, enquanto a tarefa `generate_fun_fact` fica escutando o resultado da tarefa `generate_city`.
|
||||
@@ -56,12 +112,16 @@ O decorador `@listen()` pode ser usado de várias formas:
|
||||
1. **Escutando um Método pelo Nome**: Você pode passar o nome do método ao qual deseja escutar como string. Quando esse método concluir, o método ouvinte será chamado.
|
||||
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
@listen("generate_city")
|
||||
def generate_fun_fact(self, random_city):
|
||||
# Implementação
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **Escutando um Método Diretamente**: Você pode passar o próprio método. Quando esse método concluir, o método ouvinte será chamado.
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
@listen(generate_city)
|
||||
def generate_fun_fact(self, random_city):
|
||||
# Implementação
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Saída de um Flow
|
||||
@@ -76,7 +136,24 @@ Veja como acessar a saída final:
|
||||
|
||||
<CodeGroup>
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
|
||||
class OutputExampleFlow(Flow):
|
||||
@start()
|
||||
def first_method(self):
|
||||
return "Output from first_method"
|
||||
|
||||
@listen(first_method)
|
||||
def second_method(self, first_output):
|
||||
return f"Second method received: {first_output}"
|
||||
|
||||
|
||||
flow = OutputExampleFlow()
|
||||
flow.plot("my_flow_plot")
|
||||
final_output = flow.kickoff()
|
||||
|
||||
print("---- Final Output ----")
|
||||
print(final_output)
|
||||
```
|
||||
|
||||
```text Output
|
||||
@@ -97,8 +174,34 @@ Além de recuperar a saída final, você pode acessar e atualizar o estado dentr
|
||||
Veja um exemplo de como atualizar e acessar o estado:
|
||||
|
||||
<CodeGroup>
|
||||
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
class ExampleState(BaseModel):
|
||||
counter: int = 0
|
||||
message: str = ""
|
||||
|
||||
class StateExampleFlow(Flow[ExampleState]):
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def first_method(self):
|
||||
self.state.message = "Hello from first_method"
|
||||
self.state.counter += 1
|
||||
|
||||
@listen(first_method)
|
||||
def second_method(self):
|
||||
self.state.message += " - updated by second_method"
|
||||
self.state.counter += 1
|
||||
return self.state.message
|
||||
|
||||
flow = StateExampleFlow()
|
||||
flow.plot("my_flow_plot")
|
||||
final_output = flow.kickoff()
|
||||
print(f"Final Output: {final_output}")
|
||||
print("Final State:")
|
||||
print(flow.state)
|
||||
```
|
||||
|
||||
```text Output
|
||||
@@ -128,7 +231,33 @@ Essa abordagem oferece flexibilidade, permitindo que o desenvolvedor adicione ou
|
||||
Mesmo com estados não estruturados, os flows do CrewAI geram e mantêm automaticamente um identificador único (UUID) para cada instância de estado.
|
||||
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
|
||||
class UnstructuredExampleFlow(Flow):
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def first_method(self):
|
||||
# O estado inclui automaticamente um campo 'id'
|
||||
print(f"State ID: {self.state['id']}")
|
||||
self.state['counter'] = 0
|
||||
self.state['message'] = "Hello from structured flow"
|
||||
|
||||
@listen(first_method)
|
||||
def second_method(self):
|
||||
self.state['counter'] += 1
|
||||
self.state['message'] += " - updated"
|
||||
|
||||
@listen(second_method)
|
||||
def third_method(self):
|
||||
self.state['counter'] += 1
|
||||
self.state['message'] += " - updated again"
|
||||
|
||||
print(f"State after third_method: {self.state}")
|
||||
|
||||
|
||||
flow = UnstructuredExampleFlow()
|
||||
flow.plot("my_flow_plot")
|
||||
flow.kickoff()
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -148,7 +277,39 @@ Ao usar modelos como o `BaseModel` da Pydantic, os desenvolvedores podem definir
|
||||
Cada estado nos flows do CrewAI recebe automaticamente um identificador único (UUID) para ajudar no rastreamento e gerenciamento. Esse ID é gerado e mantido automaticamente pelo sistema de flows.
|
||||
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
|
||||
class ExampleState(BaseModel):
|
||||
# Nota: o campo 'id' é adicionado automaticamente a todos os estados
|
||||
counter: int = 0
|
||||
message: str = ""
|
||||
|
||||
|
||||
class StructuredExampleFlow(Flow[ExampleState]):
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def first_method(self):
|
||||
# Acesse o ID gerado automaticamente, se necessário
|
||||
print(f"State ID: {self.state.id}")
|
||||
self.state.message = "Hello from structured flow"
|
||||
|
||||
@listen(first_method)
|
||||
def second_method(self):
|
||||
self.state.counter += 1
|
||||
self.state.message += " - updated"
|
||||
|
||||
@listen(second_method)
|
||||
def third_method(self):
|
||||
self.state.counter += 1
|
||||
self.state.message += " - updated again"
|
||||
|
||||
print(f"State after third_method: {self.state}")
|
||||
|
||||
|
||||
flow = StructuredExampleFlow()
|
||||
flow.kickoff()
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -182,7 +343,19 @@ O decorador @persist permite a persistência automática do estado nos flows do
|
||||
Quando aplicado no nível da classe, o decorador @persist garante a persistência automática de todos os estados dos métodos do flow:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
@persist # Usa SQLiteFlowPersistence por padrão
|
||||
class MyFlow(Flow[MyState]):
|
||||
@start()
|
||||
def initialize_flow(self):
|
||||
# Este método terá seu estado persistido automaticamente
|
||||
self.state.counter = 1
|
||||
print("Initialized flow. State ID:", self.state.id)
|
||||
|
||||
@listen(initialize_flow)
|
||||
def next_step(self):
|
||||
# O estado (incluindo self.state.id) é recarregado automaticamente
|
||||
self.state.counter += 1
|
||||
print("Flow state is persisted. Counter:", self.state.counter)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Persistência no Nível de Método
|
||||
@@ -190,7 +363,14 @@ Quando aplicado no nível da classe, o decorador @persist garante a persistênci
|
||||
Para um controle mais granular, você pode aplicar @persist em métodos específicos:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
class AnotherFlow(Flow[dict]):
|
||||
@persist # Persiste apenas o estado deste método
|
||||
@start()
|
||||
def begin(self):
|
||||
if "runs" not in self.state:
|
||||
self.state["runs"] = 0
|
||||
self.state["runs"] += 1
|
||||
print("Method-level persisted runs:", self.state["runs"])
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Forking de Estado Persistido
|
||||
@@ -282,8 +462,29 @@ A arquitetura de persistência enfatiza precisão técnica e opções de persona
|
||||
A função `or_` nos flows permite escutar múltiplos métodos e acionar o método ouvinte quando qualquer um dos métodos especificados gerar uma saída.
|
||||
|
||||
<CodeGroup>
|
||||
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, or_, start
|
||||
|
||||
class OrExampleFlow(Flow):
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def start_method(self):
|
||||
return "Hello from the start method"
|
||||
|
||||
@listen(start_method)
|
||||
def second_method(self):
|
||||
return "Hello from the second method"
|
||||
|
||||
@listen(or_(start_method, second_method))
|
||||
def logger(self, result):
|
||||
print(f"Logger: {result}")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
flow = OrExampleFlow()
|
||||
flow.plot("my_flow_plot")
|
||||
flow.kickoff()
|
||||
```
|
||||
|
||||
```text Output
|
||||
@@ -302,8 +503,28 @@ A função `or_` serve para escutar vários métodos e disparar o método ouvint
|
||||
A função `and_` nos flows permite escutar múltiplos métodos e acionar o método ouvinte apenas quando todos os métodos especificados emitirem uma saída.
|
||||
|
||||
<CodeGroup>
|
||||
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, and_, listen, start
|
||||
|
||||
class AndExampleFlow(Flow):
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def start_method(self):
|
||||
self.state["greeting"] = "Hello from the start method"
|
||||
|
||||
@listen(start_method)
|
||||
def second_method(self):
|
||||
self.state["joke"] = "What do computers eat? Microchips."
|
||||
|
||||
@listen(and_(start_method, second_method))
|
||||
def logger(self):
|
||||
print("---- Logger ----")
|
||||
print(self.state)
|
||||
|
||||
flow = AndExampleFlow()
|
||||
flow.plot()
|
||||
flow.kickoff()
|
||||
```
|
||||
|
||||
```text Output
|
||||
@@ -323,8 +544,42 @@ O decorador `@router()` nos flows permite definir lógica de roteamento condicio
|
||||
Você pode especificar diferentes rotas conforme a saída do método, permitindo controlar o fluxo de execução de forma dinâmica.
|
||||
|
||||
<CodeGroup>
|
||||
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
import random
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, router, start
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
class ExampleState(BaseModel):
|
||||
success_flag: bool = False
|
||||
|
||||
class RouterFlow(Flow[ExampleState]):
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def start_method(self):
|
||||
print("Starting the structured flow")
|
||||
random_boolean = random.choice([True, False])
|
||||
self.state.success_flag = random_boolean
|
||||
|
||||
@router(start_method)
|
||||
def second_method(self):
|
||||
if self.state.success_flag:
|
||||
return "success"
|
||||
else:
|
||||
return "failed"
|
||||
|
||||
@listen("success")
|
||||
def third_method(self):
|
||||
print("Third method running")
|
||||
|
||||
@listen("failed")
|
||||
def fourth_method(self):
|
||||
print("Fourth method running")
|
||||
|
||||
|
||||
flow = RouterFlow()
|
||||
flow.plot("my_flow_plot")
|
||||
flow.kickoff()
|
||||
```
|
||||
|
||||
```text Output
|
||||
@@ -401,7 +656,105 @@ Para um guia completo sobre feedback humano em flows, incluindo feedback assínc
|
||||
Os agentes podem ser integrados facilmente aos seus flows, oferecendo uma alternativa leve às crews completas quando você precisar executar tarefas simples e focadas. Veja um exemplo de como utilizar um agente em um flow para realizar uma pesquisa de mercado:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
import asyncio
|
||||
from typing import Any, Dict, List
|
||||
|
||||
from crewai_tools import SerperDevTool
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
|
||||
from crewai.agent import Agent
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
|
||||
|
||||
# Define um formato de saída estruturado
|
||||
class MarketAnalysis(BaseModel):
|
||||
key_trends: List[str] = Field(description="List of identified market trends")
|
||||
market_size: str = Field(description="Estimated market size")
|
||||
competitors: List[str] = Field(description="Major competitors in the space")
|
||||
|
||||
|
||||
# Define o estado do flow
|
||||
class MarketResearchState(BaseModel):
|
||||
product: str = ""
|
||||
analysis: MarketAnalysis | None = None
|
||||
|
||||
|
||||
# Cria uma classe de flow
|
||||
class MarketResearchFlow(Flow[MarketResearchState]):
|
||||
@start()
|
||||
def initialize_research(self) -> Dict[str, Any]:
|
||||
print(f"Starting market research for {self.state.product}")
|
||||
return {"product": self.state.product}
|
||||
|
||||
@listen(initialize_research)
|
||||
async def analyze_market(self) -> Dict[str, Any]:
|
||||
# Cria um agente para pesquisa de mercado
|
||||
analyst = Agent(
|
||||
role="Market Research Analyst",
|
||||
goal=f"Analyze the market for {self.state.product}",
|
||||
backstory="You are an experienced market analyst with expertise in "
|
||||
"identifying market trends and opportunities.",
|
||||
tools=[SerperDevTool()],
|
||||
verbose=True,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Define a consulta de pesquisa
|
||||
query = f"""
|
||||
Research the market for {self.state.product}. Include:
|
||||
1. Key market trends
|
||||
2. Market size
|
||||
3. Major competitors
|
||||
|
||||
Format your response according to the specified structure.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
# Executa a análise com formato de saída estruturado
|
||||
result = await analyst.kickoff_async(query, response_format=MarketAnalysis)
|
||||
if result.pydantic:
|
||||
print("result", result.pydantic)
|
||||
else:
|
||||
print("result", result)
|
||||
|
||||
# Retorna a análise para atualizar o estado
|
||||
return {"analysis": result.pydantic}
|
||||
|
||||
@listen(analyze_market)
|
||||
def present_results(self, analysis) -> None:
|
||||
print("\nMarket Analysis Results")
|
||||
print("=====================")
|
||||
|
||||
if isinstance(analysis, dict):
|
||||
# Se recebemos um dict com a chave 'analysis', extrai o objeto de análise real
|
||||
market_analysis = analysis.get("analysis")
|
||||
else:
|
||||
market_analysis = analysis
|
||||
|
||||
if market_analysis and isinstance(market_analysis, MarketAnalysis):
|
||||
print("\nKey Market Trends:")
|
||||
for trend in market_analysis.key_trends:
|
||||
print(f"- {trend}")
|
||||
|
||||
print(f"\nMarket Size: {market_analysis.market_size}")
|
||||
|
||||
print("\nMajor Competitors:")
|
||||
for competitor in market_analysis.competitors:
|
||||
print(f"- {competitor}")
|
||||
else:
|
||||
print("No structured analysis data available.")
|
||||
print("Raw analysis:", analysis)
|
||||
|
||||
|
||||
# Exemplo de uso
|
||||
async def run_flow():
|
||||
flow = MarketResearchFlow()
|
||||
flow.plot("MarketResearchFlowPlot")
|
||||
result = await flow.kickoff_async(inputs={"product": "AI-powered chatbots"})
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
# Executa o flow
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||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(run_flow())
|
||||
```
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||||
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||||
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@@ -463,7 +816,50 @@ No arquivo `main.py`, você cria seu flow e conecta as crews. É possível defin
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||||
Veja um exemplo de como conectar a `poem_crew` no arquivo `main.py`:
|
||||
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||||
```python Code
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||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
from random import randint
|
||||
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from .crews.poem_crew.poem_crew import PoemCrew
|
||||
|
||||
class PoemState(BaseModel):
|
||||
sentence_count: int = 1
|
||||
poem: str = ""
|
||||
|
||||
class PoemFlow(Flow[PoemState]):
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def generate_sentence_count(self):
|
||||
print("Generating sentence count")
|
||||
self.state.sentence_count = randint(1, 5)
|
||||
|
||||
@listen(generate_sentence_count)
|
||||
def generate_poem(self):
|
||||
print("Generating poem")
|
||||
result = PoemCrew().crew().kickoff(inputs={"sentence_count": self.state.sentence_count})
|
||||
|
||||
print("Poem generated", result.raw)
|
||||
self.state.poem = result.raw
|
||||
|
||||
@listen(generate_poem)
|
||||
def save_poem(self):
|
||||
print("Saving poem")
|
||||
with open("poem.txt", "w") as f:
|
||||
f.write(self.state.poem)
|
||||
|
||||
def kickoff():
|
||||
poem_flow = PoemFlow()
|
||||
poem_flow.kickoff()
|
||||
|
||||
|
||||
def plot():
|
||||
poem_flow = PoemFlow()
|
||||
poem_flow.plot("PoemFlowPlot")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
kickoff()
|
||||
plot()
|
||||
```
|
||||
|
||||
Neste exemplo, a classe `PoemFlow` define um fluxo que gera a quantidade de frases, usa a `PoemCrew` para gerar um poema e, depois, salva o poema em um arquivo. O flow inicia com o método `kickoff()`, e o gráfico é gerado pelo método `plot()`.
|
||||
@@ -515,7 +911,8 @@ O CrewAI oferece duas formas práticas de gerar plots dos seus flows:
|
||||
Se estiver trabalhando diretamente com uma instância do flow, basta chamar o método `plot()` do objeto. Isso criará um arquivo HTML com o plot interativo do seu flow.
|
||||
|
||||
```python Code
|
||||
# (O código não é traduzido)
|
||||
# Considerando que você já tem uma instância do flow
|
||||
flow.plot("my_flow_plot")
|
||||
```
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||||
|
||||
Esse comando gera um arquivo chamado `my_flow_plot.html` no diretório atual. Abra esse arquivo em um navegador para visualizar o plot interativo.
|
||||
|
||||
@@ -266,7 +266,165 @@ Nosso flow irá:
|
||||
Vamos criar nosso flow no arquivo `main.py`:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# [CÓDIGO NÃO TRADUZIDO, MANTER COMO ESTÁ]
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
from typing import List, Dict
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from crewai import LLM
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from guide_creator_flow.crews.content_crew.content_crew import ContentCrew
|
||||
|
||||
# Definir nossos modelos para dados estruturados
|
||||
class Section(BaseModel):
|
||||
title: str = Field(description="Title of the section")
|
||||
description: str = Field(description="Brief description of what the section should cover")
|
||||
|
||||
class GuideOutline(BaseModel):
|
||||
title: str = Field(description="Title of the guide")
|
||||
introduction: str = Field(description="Introduction to the topic")
|
||||
target_audience: str = Field(description="Description of the target audience")
|
||||
sections: List[Section] = Field(description="List of sections in the guide")
|
||||
conclusion: str = Field(description="Conclusion or summary of the guide")
|
||||
|
||||
# Definir o estado do nosso flow
|
||||
class GuideCreatorState(BaseModel):
|
||||
topic: str = ""
|
||||
audience_level: str = ""
|
||||
guide_outline: GuideOutline = None
|
||||
sections_content: Dict[str, str] = {}
|
||||
|
||||
class GuideCreatorFlow(Flow[GuideCreatorState]):
|
||||
"""Flow para criar um guia abrangente sobre qualquer tópico"""
|
||||
|
||||
@start()
|
||||
def get_user_input(self):
|
||||
"""Obter entrada do usuário sobre o tópico e público do guia"""
|
||||
print("\n=== Create Your Comprehensive Guide ===\n")
|
||||
|
||||
# Obter entrada do usuário
|
||||
self.state.topic = input("What topic would you like to create a guide for? ")
|
||||
|
||||
# Obter nível do público com validação
|
||||
while True:
|
||||
audience = input("Who is your target audience? (beginner/intermediate/advanced) ").lower()
|
||||
if audience in ["beginner", "intermediate", "advanced"]:
|
||||
self.state.audience_level = audience
|
||||
break
|
||||
print("Please enter 'beginner', 'intermediate', or 'advanced'")
|
||||
|
||||
print(f"\nCreating a guide on {self.state.topic} for {self.state.audience_level} audience...\n")
|
||||
return self.state
|
||||
|
||||
@listen(get_user_input)
|
||||
def create_guide_outline(self, state):
|
||||
"""Criar um esboço estruturado para o guia usando uma chamada direta ao LLM"""
|
||||
print("Creating guide outline...")
|
||||
|
||||
# Inicializar o LLM
|
||||
llm = LLM(model="openai/gpt-4o-mini", response_format=GuideOutline)
|
||||
|
||||
# Criar as mensagens para o esboço
|
||||
messages = [
|
||||
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant designed to output JSON."},
|
||||
{"role": "user", "content": f"""
|
||||
Create a detailed outline for a comprehensive guide on "{state.topic}" for {state.audience_level} level learners.
|
||||
|
||||
The outline should include:
|
||||
1. A compelling title for the guide
|
||||
2. An introduction to the topic
|
||||
3. 4-6 main sections that cover the most important aspects of the topic
|
||||
4. A conclusion or summary
|
||||
|
||||
For each section, provide a clear title and a brief description of what it should cover.
|
||||
"""}
|
||||
]
|
||||
|
||||
# Fazer a chamada ao LLM com formato de resposta JSON
|
||||
response = llm.call(messages=messages)
|
||||
|
||||
# Analisar a resposta JSON
|
||||
outline_dict = json.loads(response)
|
||||
self.state.guide_outline = GuideOutline(**outline_dict)
|
||||
|
||||
# Garantir que o diretório de saída exista antes de salvar
|
||||
os.makedirs("output", exist_ok=True)
|
||||
|
||||
# Salvar o esboço em um arquivo
|
||||
with open("output/guide_outline.json", "w") as f:
|
||||
json.dump(outline_dict, f, indent=2)
|
||||
|
||||
print(f"Guide outline created with {len(self.state.guide_outline.sections)} sections")
|
||||
return self.state.guide_outline
|
||||
|
||||
@listen(create_guide_outline)
|
||||
def write_and_compile_guide(self, outline):
|
||||
"""Escrever todas as seções e compilar o guia"""
|
||||
print("Writing guide sections and compiling...")
|
||||
completed_sections = []
|
||||
|
||||
# Processar seções uma por uma para manter o fluxo de contexto
|
||||
for section in outline.sections:
|
||||
print(f"Processing section: {section.title}")
|
||||
|
||||
# Construir contexto a partir das seções anteriores
|
||||
previous_sections_text = ""
|
||||
if completed_sections:
|
||||
previous_sections_text = "# Previously Written Sections\n\n"
|
||||
for title in completed_sections:
|
||||
previous_sections_text += f"## {title}\n\n"
|
||||
previous_sections_text += self.state.sections_content.get(title, "") + "\n\n"
|
||||
else:
|
||||
previous_sections_text = "No previous sections written yet."
|
||||
|
||||
# Executar a crew de conteúdo para esta seção
|
||||
result = ContentCrew().crew().kickoff(inputs={
|
||||
"section_title": section.title,
|
||||
"section_description": section.description,
|
||||
"audience_level": self.state.audience_level,
|
||||
"previous_sections": previous_sections_text,
|
||||
"draft_content": ""
|
||||
})
|
||||
|
||||
# Armazenar o conteúdo
|
||||
self.state.sections_content[section.title] = result.raw
|
||||
completed_sections.append(section.title)
|
||||
print(f"Section completed: {section.title}")
|
||||
|
||||
# Compilar o guia final
|
||||
guide_content = f"# {outline.title}\n\n"
|
||||
guide_content += f"## Introduction\n\n{outline.introduction}\n\n"
|
||||
|
||||
# Adicionar cada seção em ordem
|
||||
for section in outline.sections:
|
||||
section_content = self.state.sections_content.get(section.title, "")
|
||||
guide_content += f"\n\n{section_content}\n\n"
|
||||
|
||||
# Adicionar conclusão
|
||||
guide_content += f"## Conclusion\n\n{outline.conclusion}\n\n"
|
||||
|
||||
# Salvar o guia
|
||||
with open("output/complete_guide.md", "w") as f:
|
||||
f.write(guide_content)
|
||||
|
||||
print("\nComplete guide compiled and saved to output/complete_guide.md")
|
||||
return "Guide creation completed successfully"
|
||||
|
||||
def kickoff():
|
||||
"""Executar o flow criador de guias"""
|
||||
GuideCreatorFlow().kickoff()
|
||||
print("\n=== Flow Complete ===")
|
||||
print("Your comprehensive guide is ready in the output directory.")
|
||||
print("Open output/complete_guide.md to view it.")
|
||||
|
||||
def plot():
|
||||
"""Gerar uma visualização do flow"""
|
||||
flow = GuideCreatorFlow()
|
||||
flow.plot("guide_creator_flow")
|
||||
print("Flow visualization saved to guide_creator_flow.html")
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
kickoff()
|
||||
```
|
||||
|
||||
Vamos analisar o que está acontecendo neste flow:
|
||||
|
||||
142
docs/pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation.mdx
Normal file
142
docs/pt-BR/guides/flows/inputs-id-deprecation.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,142 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Migrando de inputs.id para restore_from_state_id"
|
||||
description: "Mover fluxos @persist da hidratação obsoleta inputs.id para o campo suportado restore_from_state_id"
|
||||
icon: "arrow-right-arrow-left"
|
||||
---
|
||||
|
||||
<Warning>
|
||||
Passar `id` dentro de `inputs` para hidratar um fluxo `@persist` é **obsoleto** e
|
||||
programado para remoção em uma versão futura. A substituição, `restore_from_state_id`,
|
||||
está disponível no CrewAI **v1.14.5 e posterior** — os passos abaixo se aplicam uma vez que você
|
||||
faça a atualização.
|
||||
</Warning>
|
||||
|
||||
## Visão Geral
|
||||
|
||||
A maneira documentada de hidratar um fluxo `@persist` de uma execução anterior é passar
|
||||
o UUID dessa execução como `inputs.id`. O CrewAI agora expõe um campo dedicado,
|
||||
`restore_from_state_id`, que realiza a mesma hidratação sem sobrecarregar a
|
||||
carga útil de `inputs` — e sem acoplar a chave de hidratação à identidade da nova execução.
|
||||
|
||||
## Migração
|
||||
|
||||
Se você atualmente inicia um fluxo `@persist` com `inputs={"id": ...}`:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Obsoleto
|
||||
flow = CounterFlow()
|
||||
flow.kickoff(inputs={"id": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv"})
|
||||
```
|
||||
|
||||
Mude para `restore_from_state_id`:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Suportado
|
||||
flow = CounterFlow()
|
||||
flow.kickoff(restore_from_state_id="abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv")
|
||||
```
|
||||
|
||||
Os dois modos têm semânticas de linhagem diferentes:
|
||||
|
||||
- `inputs={"id": <uuid>}` (obsoleto) — **retomar**: as gravações são feitas sob o id fornecido,
|
||||
estendendo a mesma história de `flow_uuid`.
|
||||
- `restore_from_state_id=<uuid>` — **dividir**: hidrata o estado a partir de um snapshot, então
|
||||
grava sob um novo `state.id`. A história do fluxo de origem é preservada.
|
||||
|
||||
Para a maioria dos cenários de produção — reexecutar um fluxo hidratado de um estado anterior — criar um fork
|
||||
é o que você deseja. Veja [Dominando o Estado do Fluxo](/pt-BR/guides/flows/mastering-flow-state)
|
||||
para o modelo mental completo.
|
||||
|
||||
Se você iniciar seu fluxo pela API REST do CrewAI AMP, veja [AMP](#amp) abaixo para a
|
||||
migração equivalente da carga útil.
|
||||
|
||||
## Por que estamos descontinuando `inputs.id` para `@persist`?
|
||||
|
||||
`inputs.id` é atualmente a maneira documentada de retomar um fluxo `@persist` de uma
|
||||
execução anterior. O problema é que o mesmo UUID faz duas funções ao mesmo tempo:
|
||||
|
||||
1. **Seleciona qual snapshot o `@persist` usa para hidratar** — carrega o estado salvo
|
||||
sob aquele UUID.
|
||||
2. **Torna-se o ID de Execução do Fluxo da nova execução** (`state.id` no SDK;
|
||||
apresentado como `flow_id` em alguns contextos) — cada gravação `@persist` a partir desta
|
||||
inicialização também cai sob aquele mesmo UUID.
|
||||
|
||||
Esse papel duplo é a causa raiz dos problemas que este guia descreve. Como o
|
||||
UUID fornecido também é o id da nova execução, duas inicializações que passam o mesmo
|
||||
`inputs.id` não são duas execuções distintas — elas compartilham um id, compartilham um registro
|
||||
de persistência e (no AMP) compartilham uma linha na lista de execuções. Não há como dizer
|
||||
"hidratar a partir deste snapshot, mas registrar esta execução separadamente" sem dividir as
|
||||
duas responsabilidades.
|
||||
|
||||
`restore_from_state_id` é essa divisão. Ele informa ao `@persist` de qual snapshot hidratar,
|
||||
enquanto deixa a nova execução livre para receber um novo `state.id`. A
|
||||
fonte de hidratação e a execução registrada não são mais o mesmo UUID — que é o que
|
||||
a maioria dos cenários de produção realmente deseja.
|
||||
|
||||
## Cronograma de remoção
|
||||
|
||||
`inputs.id` para hidratação `@persist` está programado para remoção em uma versão futura do
|
||||
CrewAI. Não há um corte imediato — fluxos existentes continuam a funcionar — mas
|
||||
uma vez que você atualize para v1.14.5 ou posterior, novo código deve usar `restore_from_state_id`, e
|
||||
fluxos existentes devem migrar na próxima oportunidade conveniente.
|
||||
|
||||
## AMP
|
||||
|
||||
Se você implantar seu fluxo no CrewAI AMP, a migração se estende à carga útil de inicialização
|
||||
enviada para sua Crew implantada, e os sintomas visíveis de reutilização de `inputs.id` aparecem
|
||||
no painel de controle de implantação. As duas subseções abaixo cobrem ambos.
|
||||
|
||||
### Migrando a carga útil de inicialização
|
||||
|
||||
Se você atualmente inicia um fluxo implantado incorporando `id` em `inputs`:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Obsoleto
|
||||
curl -X POST \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_CREW_TOKEN" \
|
||||
-d '{"inputs": {"id": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv", "topic": "AI Agent Frameworks"}}' \
|
||||
https://your-crew-url.crewai.com/kickoff
|
||||
```
|
||||
|
||||
Mova o UUID para o campo `restoreFromStateId` de nível superior:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Suportado
|
||||
curl -X POST \
|
||||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_CREW_TOKEN" \
|
||||
-d '{
|
||||
"inputs": {"topic": "AI Agent Frameworks"},
|
||||
"restoreFromStateId": "abcd1234-5678-90ef-ghij-klmnopqrstuv"
|
||||
}' \
|
||||
https://your-crew-url.crewai.com/kickoff
|
||||
```
|
||||
|
||||
`restoreFromStateId` fica ao lado de `inputs` na carga útil de inicialização, não dentro dela. O
|
||||
objeto `inputs` agora carrega apenas valores que seu fluxo realmente consome.
|
||||
|
||||
### O que acontece quando `inputs.id` é reutilizado
|
||||
|
||||
Quando o AMP recebe um kickoff para um fluxo cujo `inputs.id` corresponde a uma execução
|
||||
existente, ele resolve para o registro existente em vez de criar um novo. A partir
|
||||
do painel de controle de implantação, você verá:
|
||||
|
||||
- **Status da execução** — o status da nova execução sobrescreve o status da execução anterior. Uma
|
||||
execução finalizada pode voltar para `running`, ou uma execução `completed` pode mudar para
|
||||
`error` se a nova inicialização falhar — de qualquer forma, o painel não reflete mais
|
||||
a execução original.
|
||||
- **Rastros** — Os OTel traces se acumulam entre as inicializações porque compartilham o mesmo
|
||||
id de execução; os traces da execução anterior são substituídos ou misturados
|
||||
com os da nova execução. Uma reprodução passo a passo não corresponde mais a uma única execução.
|
||||
- **Lista de execuções** — kickoffs que deveriam aparecer como linhas separadas colapsam em
|
||||
uma única entrada, ocultando o histórico.
|
||||
|
||||
Migrar para `restoreFromStateId` mantém cada kickoff como sua própria execução — com
|
||||
seu próprio status, traces e entrada na lista — enquanto ainda hidrata o estado de uma
|
||||
execução anterior.
|
||||
|
||||
<Card title="Precisa de Ajuda?" icon="headset" href="mailto:support@crewai.com">
|
||||
Entre em contato com nossa equipe de suporte se você não tiver certeza de qual modo seu fluxo precisa ou se encontrar problemas
|
||||
durante a migração.
|
||||
</Card>
|
||||
@@ -63,7 +63,60 @@ Com estado não estruturado:
|
||||
Veja um exemplo simples de gerenciamento de estado não estruturado:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# código não traduzido
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
|
||||
class UnstructuredStateFlow(Flow):
|
||||
@start()
|
||||
def initialize_data(self):
|
||||
print("Initializing flow data")
|
||||
# Adiciona pares chave-valor ao estado
|
||||
self.state["user_name"] = "Alex"
|
||||
self.state["preferences"] = {
|
||||
"theme": "dark",
|
||||
"language": "English"
|
||||
}
|
||||
self.state["items"] = []
|
||||
|
||||
# O estado do flow recebe automaticamente um ID único
|
||||
print(f"Flow ID: {self.state['id']}")
|
||||
|
||||
return "Initialized"
|
||||
|
||||
@listen(initialize_data)
|
||||
def process_data(self, previous_result):
|
||||
print(f"Previous step returned: {previous_result}")
|
||||
|
||||
# Acessa e modifica o estado
|
||||
user = self.state["user_name"]
|
||||
print(f"Processing data for {user}")
|
||||
|
||||
# Adiciona itens a uma lista no estado
|
||||
self.state["items"].append("item1")
|
||||
self.state["items"].append("item2")
|
||||
|
||||
# Adiciona um novo par chave-valor
|
||||
self.state["processed"] = True
|
||||
|
||||
return "Processed"
|
||||
|
||||
@listen(process_data)
|
||||
def generate_summary(self, previous_result):
|
||||
# Acessa múltiplos valores do estado
|
||||
user = self.state["user_name"]
|
||||
theme = self.state["preferences"]["theme"]
|
||||
items = self.state["items"]
|
||||
processed = self.state.get("processed", False)
|
||||
|
||||
summary = f"User {user} has {len(items)} items with {theme} theme. "
|
||||
summary += "Data is processed." if processed else "Data is not processed."
|
||||
|
||||
return summary
|
||||
|
||||
# Executa o flow
|
||||
flow = UnstructuredStateFlow()
|
||||
result = flow.kickoff()
|
||||
print(f"Final result: {result}")
|
||||
print(f"Final state: {flow.state}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Quando Usar Estado Não Estruturado
|
||||
@@ -94,7 +147,63 @@ Ao utilizar estado estruturado:
|
||||
Veja como implementar o gerenciamento de estado estruturado:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# código não traduzido
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from pydantic import BaseModel, Field
|
||||
from typing import List, Dict, Optional
|
||||
|
||||
# Define o modelo de estado
|
||||
class UserPreferences(BaseModel):
|
||||
theme: str = "light"
|
||||
language: str = "English"
|
||||
|
||||
class AppState(BaseModel):
|
||||
user_name: str = ""
|
||||
preferences: UserPreferences = UserPreferences()
|
||||
items: List[str] = []
|
||||
processed: bool = False
|
||||
completion_percentage: float = 0.0
|
||||
|
||||
# Cria um flow com estado tipado
|
||||
class StructuredStateFlow(Flow[AppState]):
|
||||
@start()
|
||||
def initialize_data(self):
|
||||
print("Initializing flow data")
|
||||
# Define valores do estado (com checagem de tipo)
|
||||
self.state.user_name = "Taylor"
|
||||
self.state.preferences.theme = "dark"
|
||||
|
||||
# O campo ID está disponível automaticamente
|
||||
print(f"Flow ID: {self.state.id}")
|
||||
|
||||
return "Initialized"
|
||||
|
||||
@listen(initialize_data)
|
||||
def process_data(self, previous_result):
|
||||
print(f"Processing data for {self.state.user_name}")
|
||||
|
||||
# Modifica o estado (com checagem de tipo)
|
||||
self.state.items.append("item1")
|
||||
self.state.items.append("item2")
|
||||
self.state.processed = True
|
||||
self.state.completion_percentage = 50.0
|
||||
|
||||
return "Processed"
|
||||
|
||||
@listen(process_data)
|
||||
def generate_summary(self, previous_result):
|
||||
# Acessa o estado (com autocompletar)
|
||||
summary = f"User {self.state.user_name} has {len(self.state.items)} items "
|
||||
summary += f"with {self.state.preferences.theme} theme. "
|
||||
summary += "Data is processed." if self.state.processed else "Data is not processed."
|
||||
summary += f" Completion: {self.state.completion_percentage}%"
|
||||
|
||||
return summary
|
||||
|
||||
# Executa o flow
|
||||
flow = StructuredStateFlow()
|
||||
result = flow.kickoff()
|
||||
print(f"Final result: {result}")
|
||||
print(f"Final state: {flow.state}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Benefícios do Estado Estruturado
|
||||
@@ -138,7 +247,29 @@ Independente de você usar estado estruturado ou não estruturado, é possível
|
||||
Métodos do flow podem retornar valores que serão passados como argumento para métodos listeners:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# código não traduzido
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
|
||||
class DataPassingFlow(Flow):
|
||||
@start()
|
||||
def generate_data(self):
|
||||
# Este valor de retorno será passado para os métodos listeners
|
||||
return "Generated data"
|
||||
|
||||
@listen(generate_data)
|
||||
def process_data(self, data_from_previous_step):
|
||||
print(f"Received: {data_from_previous_step}")
|
||||
# Você pode modificar os dados e repassá-los adiante
|
||||
processed_data = f"{data_from_previous_step} - processed"
|
||||
# Também atualiza o estado
|
||||
self.state["last_processed"] = processed_data
|
||||
return processed_data
|
||||
|
||||
@listen(process_data)
|
||||
def finalize_data(self, processed_data):
|
||||
print(f"Received processed data: {processed_data}")
|
||||
# Acessa tanto os dados passados quanto o estado
|
||||
last_processed = self.state.get("last_processed", "")
|
||||
return f"Final: {processed_data} (from state: {last_processed})"
|
||||
```
|
||||
|
||||
Esse padrão permite combinar passagem de dados direta com atualizações de estado para obter máxima flexibilidade.
|
||||
@@ -156,7 +287,36 @@ O decorador `@persist()` automatiza a persistência de estado, salvando o estado
|
||||
Ao aplicar em nível de classe, `@persist()` salva o estado após cada execução de método:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# código não traduzido
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from crewai.flow.persistence import persist
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
class CounterState(BaseModel):
|
||||
value: int = 0
|
||||
|
||||
@persist() # Aplica à classe inteira do flow
|
||||
class PersistentCounterFlow(Flow[CounterState]):
|
||||
@start()
|
||||
def increment(self):
|
||||
self.state.value += 1
|
||||
print(f"Incremented to {self.state.value}")
|
||||
return self.state.value
|
||||
|
||||
@listen(increment)
|
||||
def double(self, value):
|
||||
self.state.value = value * 2
|
||||
print(f"Doubled to {self.state.value}")
|
||||
return self.state.value
|
||||
|
||||
# Primeira execução
|
||||
flow1 = PersistentCounterFlow()
|
||||
result1 = flow1.kickoff()
|
||||
print(f"First run result: {result1}")
|
||||
|
||||
# Segunda execução - passa o ID para carregar o estado persistido
|
||||
flow2 = PersistentCounterFlow()
|
||||
result2 = flow2.kickoff(inputs={"id": flow1.state.id})
|
||||
print(f"Second run result: {result2}") # Será maior devido ao estado persistido
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Persistência em Nível de Método
|
||||
@@ -164,7 +324,26 @@ Ao aplicar em nível de classe, `@persist()` salva o estado após cada execuçã
|
||||
Para mais controle, você pode aplicar `@persist()` em métodos específicos:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# código não traduzido
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from crewai.flow.persistence import persist
|
||||
|
||||
class SelectivePersistFlow(Flow):
|
||||
@start()
|
||||
def first_step(self):
|
||||
self.state["count"] = 1
|
||||
return "First step"
|
||||
|
||||
@persist() # Persiste apenas após este método
|
||||
@listen(first_step)
|
||||
def important_step(self, prev_result):
|
||||
self.state["count"] += 1
|
||||
self.state["important_data"] = "This will be persisted"
|
||||
return "Important step completed"
|
||||
|
||||
@listen(important_step)
|
||||
def final_step(self, prev_result):
|
||||
self.state["count"] += 1
|
||||
return f"Complete with count {self.state['count']}"
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### Forking de Estado Persistido
|
||||
@@ -216,7 +395,45 @@ Notas sobre o comportamento:
|
||||
Você pode usar o estado para implementar lógicas condicionais complexas em seus flows:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# código não traduzido
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, router, start
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
class PaymentState(BaseModel):
|
||||
amount: float = 0.0
|
||||
is_approved: bool = False
|
||||
retry_count: int = 0
|
||||
|
||||
class PaymentFlow(Flow[PaymentState]):
|
||||
@start()
|
||||
def process_payment(self):
|
||||
# Simula o processamento do pagamento
|
||||
self.state.amount = 100.0
|
||||
self.state.is_approved = self.state.amount < 1000
|
||||
return "Payment processed"
|
||||
|
||||
@router(process_payment)
|
||||
def check_approval(self, previous_result):
|
||||
if self.state.is_approved:
|
||||
return "approved"
|
||||
elif self.state.retry_count < 3:
|
||||
return "retry"
|
||||
else:
|
||||
return "rejected"
|
||||
|
||||
@listen("approved")
|
||||
def handle_approval(self):
|
||||
return f"Payment of ${self.state.amount} approved!"
|
||||
|
||||
@listen("retry")
|
||||
def handle_retry(self):
|
||||
self.state.retry_count += 1
|
||||
print(f"Retrying payment (attempt {self.state.retry_count})...")
|
||||
# Aqui poderia ser implementada a lógica de retry
|
||||
return "Retry initiated"
|
||||
|
||||
@listen("rejected")
|
||||
def handle_rejection(self):
|
||||
return f"Payment of ${self.state.amount} rejected after {self.state.retry_count} retries."
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Manipulações Complexas de Estado
|
||||
@@ -224,7 +441,60 @@ Você pode usar o estado para implementar lógicas condicionais complexas em seu
|
||||
Para transformar estados complexos, você pode criar métodos dedicados:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# código não traduzido
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from typing import List, Dict
|
||||
|
||||
class UserData(BaseModel):
|
||||
name: str
|
||||
active: bool = True
|
||||
login_count: int = 0
|
||||
|
||||
class ComplexState(BaseModel):
|
||||
users: Dict[str, UserData] = {}
|
||||
active_user_count: int = 0
|
||||
|
||||
class TransformationFlow(Flow[ComplexState]):
|
||||
@start()
|
||||
def initialize(self):
|
||||
# Adiciona alguns usuários
|
||||
self.add_user("alice", "Alice")
|
||||
self.add_user("bob", "Bob")
|
||||
self.add_user("charlie", "Charlie")
|
||||
return "Initialized"
|
||||
|
||||
@listen(initialize)
|
||||
def process_users(self, _):
|
||||
# Incrementa contagens de login
|
||||
for user_id in self.state.users:
|
||||
self.increment_login(user_id)
|
||||
|
||||
# Desativa um usuário
|
||||
self.deactivate_user("bob")
|
||||
|
||||
# Atualiza a contagem de ativos
|
||||
self.update_active_count()
|
||||
|
||||
return f"Processed {len(self.state.users)} users"
|
||||
|
||||
# Métodos auxiliares para transformações de estado
|
||||
def add_user(self, user_id: str, name: str):
|
||||
self.state.users[user_id] = UserData(name=name)
|
||||
self.update_active_count()
|
||||
|
||||
def increment_login(self, user_id: str):
|
||||
if user_id in self.state.users:
|
||||
self.state.users[user_id].login_count += 1
|
||||
|
||||
def deactivate_user(self, user_id: str):
|
||||
if user_id in self.state.users:
|
||||
self.state.users[user_id].active = False
|
||||
self.update_active_count()
|
||||
|
||||
def update_active_count(self):
|
||||
self.state.active_user_count = sum(
|
||||
1 for user in self.state.users.values() if user.active
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
Esse padrão de criar métodos auxiliares mantém seus métodos de flow limpos, enquanto permite manipulações complexas de estado.
|
||||
@@ -238,7 +508,71 @@ Um dos padrões mais poderosos na CrewAI é combinar o gerenciamento de estado d
|
||||
Você pode usar o estado do flow para parametrizar crews:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# código não traduzido
|
||||
from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
|
||||
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
|
||||
class ResearchState(BaseModel):
|
||||
topic: str = ""
|
||||
depth: str = "medium"
|
||||
results: str = ""
|
||||
|
||||
class ResearchFlow(Flow[ResearchState]):
|
||||
@start()
|
||||
def get_parameters(self):
|
||||
# Em uma aplicação real, isso pode vir da entrada do usuário
|
||||
self.state.topic = "Artificial Intelligence Ethics"
|
||||
self.state.depth = "deep"
|
||||
return "Parameters set"
|
||||
|
||||
@listen(get_parameters)
|
||||
def execute_research(self, _):
|
||||
# Cria os agentes
|
||||
researcher = Agent(
|
||||
role="Research Specialist",
|
||||
goal=f"Research {self.state.topic} in {self.state.depth} detail",
|
||||
backstory="You are an expert researcher with a talent for finding accurate information."
|
||||
)
|
||||
|
||||
writer = Agent(
|
||||
role="Content Writer",
|
||||
goal="Transform research into clear, engaging content",
|
||||
backstory="You excel at communicating complex ideas clearly and concisely."
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Cria as tarefas
|
||||
research_task = Task(
|
||||
description=f"Research {self.state.topic} with {self.state.depth} analysis",
|
||||
expected_output="Comprehensive research notes in markdown format",
|
||||
agent=researcher
|
||||
)
|
||||
|
||||
writing_task = Task(
|
||||
description=f"Create a summary on {self.state.topic} based on the research",
|
||||
expected_output="Well-written article in markdown format",
|
||||
agent=writer,
|
||||
context=[research_task]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Cria e executa a crew
|
||||
research_crew = Crew(
|
||||
agents=[researcher, writer],
|
||||
tasks=[research_task, writing_task],
|
||||
process=Process.sequential,
|
||||
verbose=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Executa a crew e armazena o resultado no estado
|
||||
result = research_crew.kickoff()
|
||||
self.state.results = result.raw
|
||||
|
||||
return "Research completed"
|
||||
|
||||
@listen(execute_research)
|
||||
def summarize_results(self, _):
|
||||
# Acessa os resultados armazenados
|
||||
result_length = len(self.state.results)
|
||||
return f"Research on {self.state.topic} completed with {result_length} characters of results."
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Manipulando Saídas de Crews no Estado
|
||||
@@ -246,7 +580,21 @@ Você pode usar o estado do flow para parametrizar crews:
|
||||
Quando um crew finaliza, é possível processar sua saída e armazená-la no estado do flow:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# código não traduzido
|
||||
@listen(execute_crew)
|
||||
def process_crew_results(self, _):
|
||||
# Faz parsing dos resultados brutos (assumindo saída em JSON)
|
||||
import json
|
||||
try:
|
||||
results_dict = json.loads(self.state.raw_results)
|
||||
self.state.processed_results = {
|
||||
"title": results_dict.get("title", ""),
|
||||
"main_points": results_dict.get("main_points", []),
|
||||
"conclusion": results_dict.get("conclusion", "")
|
||||
}
|
||||
return "Results processed successfully"
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
self.state.error = "Failed to parse crew results as JSON"
|
||||
return "Error processing results"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Boas Práticas para Gerenciamento de Estado
|
||||
@@ -256,7 +604,19 @@ Quando um crew finaliza, é possível processar sua saída e armazená-la no est
|
||||
Projete seu estado para conter somente o necessário:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Exemplo não traduzido
|
||||
# Abrangente demais
|
||||
class BloatedState(BaseModel):
|
||||
user_data: Dict = {}
|
||||
system_settings: Dict = {}
|
||||
temporary_calculations: List = []
|
||||
debug_info: Dict = {}
|
||||
# ...muitos outros campos
|
||||
|
||||
# Melhor: estado focado
|
||||
class FocusedState(BaseModel):
|
||||
user_id: str
|
||||
preferences: Dict[str, str]
|
||||
completion_status: Dict[str, bool]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. Use Estado Estruturado em Flows Complexos
|
||||
@@ -264,7 +624,23 @@ Projete seu estado para conter somente o necessário:
|
||||
À medida que seus flows evoluem em complexidade, o estado estruturado se torna cada vez mais valioso:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Exemplo não traduzido
|
||||
# Flow simples pode usar estado não estruturado
|
||||
class SimpleGreetingFlow(Flow):
|
||||
@start()
|
||||
def greet(self):
|
||||
self.state["name"] = "World"
|
||||
return f"Hello, {self.state['name']}!"
|
||||
|
||||
# Flow complexo se beneficia de estado estruturado
|
||||
class UserRegistrationState(BaseModel):
|
||||
username: str
|
||||
email: str
|
||||
verification_status: bool = False
|
||||
registration_date: datetime = Field(default_factory=datetime.now)
|
||||
last_login: Optional[datetime] = None
|
||||
|
||||
class RegistrationFlow(Flow[UserRegistrationState]):
|
||||
# Métodos com acesso ao estado fortemente tipado
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Documente Transições de Estado
|
||||
@@ -272,7 +648,18 @@ Projete seu estado para conter somente o necessário:
|
||||
Para flows complexos, documente como o estado muda ao longo da execução:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Exemplo não traduzido
|
||||
@start()
|
||||
def initialize_order(self):
|
||||
"""
|
||||
Initialize order state with empty values.
|
||||
|
||||
State before: {}
|
||||
State after: {order_id: str, items: [], status: 'new'}
|
||||
"""
|
||||
self.state.order_id = str(uuid.uuid4())
|
||||
self.state.items = []
|
||||
self.state.status = "new"
|
||||
return "Order initialized"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. Trate Erros de Estado de Forma Elegante
|
||||
@@ -280,7 +667,18 @@ Para flows complexos, documente como o estado muda ao longo da execução:
|
||||
Implemente tratamento de erros ao acessar o estado:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Exemplo não traduzido
|
||||
@listen(previous_step)
|
||||
def process_data(self, _):
|
||||
try:
|
||||
# Tenta acessar um valor que pode não existir
|
||||
user_preference = self.state.preferences.get("theme", "default")
|
||||
except (AttributeError, KeyError):
|
||||
# Trata o erro de forma elegante
|
||||
self.state.errors = self.state.get("errors", [])
|
||||
self.state.errors.append("Failed to access preferences")
|
||||
user_preference = "default"
|
||||
|
||||
return f"Used preference: {user_preference}"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5. Use o Estado Para Acompanhar o Progresso
|
||||
@@ -288,7 +686,30 @@ Implemente tratamento de erros ao acessar o estado:
|
||||
Aproveite o estado para monitorar o progresso em flows de longa duração:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Exemplo não traduzido
|
||||
class ProgressTrackingFlow(Flow):
|
||||
@start()
|
||||
def initialize(self):
|
||||
self.state["total_steps"] = 3
|
||||
self.state["current_step"] = 0
|
||||
self.state["progress"] = 0.0
|
||||
self.update_progress()
|
||||
return "Initialized"
|
||||
|
||||
def update_progress(self):
|
||||
"""Helper method to calculate and update progress"""
|
||||
if self.state.get("total_steps", 0) > 0:
|
||||
self.state["progress"] = (self.state.get("current_step", 0) /
|
||||
self.state["total_steps"]) * 100
|
||||
print(f"Progress: {self.state['progress']:.1f}%")
|
||||
|
||||
@listen(initialize)
|
||||
def step_one(self, _):
|
||||
# Realiza o trabalho...
|
||||
self.state["current_step"] = 1
|
||||
self.update_progress()
|
||||
return "Step 1 complete"
|
||||
|
||||
# Etapas adicionais...
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6. Prefira Operações Imutáveis Quando Possível
|
||||
@@ -296,7 +717,22 @@ Aproveite o estado para monitorar o progresso em flows de longa duração:
|
||||
Especialmente com estado estruturado, prefira operações imutáveis para maior clareza:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Exemplo não traduzido
|
||||
# Em vez de modificar listas no local:
|
||||
self.state.items.append(new_item) # Operação mutável
|
||||
|
||||
# Considere criar um novo estado:
|
||||
from pydantic import BaseModel
|
||||
from typing import List
|
||||
|
||||
class ItemState(BaseModel):
|
||||
items: List[str] = []
|
||||
|
||||
class ImmutableFlow(Flow[ItemState]):
|
||||
@start()
|
||||
def add_item(self):
|
||||
# Cria uma nova lista com o item adicionado
|
||||
self.state.items = [*self.state.items, "new item"]
|
||||
return "Item added"
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Depurando o Estado do Flow
|
||||
@@ -306,7 +742,24 @@ Especialmente com estado estruturado, prefira operações imutáveis para maior
|
||||
Ao desenvolver, adicione logs para acompanhar mudanças no estado:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Exemplo não traduzido
|
||||
import logging
|
||||
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
|
||||
|
||||
class LoggingFlow(Flow):
|
||||
def log_state(self, step_name):
|
||||
logging.info(f"State after {step_name}: {self.state}")
|
||||
|
||||
@start()
|
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def initialize(self):
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self.state["counter"] = 0
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self.log_state("initialize")
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return "Initialized"
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@listen(initialize)
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def increment(self, _):
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self.state["counter"] += 1
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self.log_state("increment")
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return f"Incremented to {self.state['counter']}"
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```
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### Visualizando o Estado
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@@ -314,7 +767,30 @@ Ao desenvolver, adicione logs para acompanhar mudanças no estado:
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Você pode adicionar métodos para visualizar seu estado durante o debug:
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```python
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# Exemplo não traduzido
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def visualize_state(self):
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"""Create a simple visualization of the current state"""
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import json
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from rich.console import Console
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from rich.panel import Panel
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console = Console()
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if hasattr(self.state, "model_dump"):
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# Pydantic v2
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state_dict = self.state.model_dump()
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elif hasattr(self.state, "dict"):
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# Pydantic v1
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state_dict = self.state.dict()
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else:
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# Estado não estruturado
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state_dict = dict(self.state)
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# Remove o id para uma saída mais limpa
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if "id" in state_dict:
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state_dict.pop("id")
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state_json = json.dumps(state_dict, indent=2, default=str)
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console.print(Panel(state_json, title="Current Flow State"))
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```
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## Conclusão
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