mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-01-22 06:18:14 +00:00
CrewAI AMP Deployment Guidelines (#4205)
* doc changes for better deplyment guidelines and checklist * chore: remove .claude folder from version control The .claude folder contains local Claude Code skills and configuration that should not be tracked in the repository. Already in .gitignore. Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com> * Better project structure for flows * docs.json updated structure * Ko and Pt traslations for deploying guidelines to AMP * fix broken links --------- Co-authored-by: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com> Co-authored-by: Greyson LaLonde <greyson.r.lalonde@gmail.com>
This commit is contained in:
nicoferdi96
@@ -128,7 +128,7 @@ Ao implantar seu Flow, considere o seguinte:
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### CrewAI Enterprise
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A maneira mais fácil de implantar seu Flow é usando o CrewAI Enterprise. Ele lida com a infraestrutura, autenticação e monitoramento para você.
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Confira o [Guia de Implantação](/pt-BR/enterprise/guides/deploy-crew) para começar.
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Confira o [Guia de Implantação](/pt-BR/enterprise/guides/deploy-to-amp) para começar.
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```bash
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crewai deploy create
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@@ -91,7 +91,7 @@ Após implantar, você pode ver os detalhes da automação e usar o menu **Optio
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## Relacionados
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<CardGroup cols={3}>
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<Card title="Implantar um Crew" href="/pt-BR/enterprise/guides/deploy-crew" icon="rocket">
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<Card title="Implantar um Crew" href="/pt-BR/enterprise/guides/deploy-to-amp" icon="rocket">
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||||
Implante um Crew via GitHub ou arquivo ZIP.
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</Card>
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<Card title="Gatilhos de Automação" href="/pt-BR/enterprise/guides/automation-triggers" icon="trigger">
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@@ -79,7 +79,7 @@ Após publicar, você pode visualizar os detalhes da automação e usar o menu *
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<Card title="Criar um Crew" href="/pt-BR/enterprise/guides/build-crew" icon="paintbrush">
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Crie um Crew.
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</Card>
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<Card title="Implantar um Crew" href="/pt-BR/enterprise/guides/deploy-crew" icon="rocket">
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<Card title="Implantar um Crew" href="/pt-BR/enterprise/guides/deploy-to-amp" icon="rocket">
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||||
Implante um Crew via GitHub ou ZIP.
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</Card>
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||||
<Card title="Exportar um Componente React" href="/pt-BR/enterprise/guides/react-component-export" icon="download">
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@@ -1,304 +0,0 @@
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---
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||||
title: "Deploy Crew"
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description: "Implantando um Crew na CrewAI AMP"
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icon: "rocket"
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mode: "wide"
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<Note>
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||||
Depois de criar um crew localmente ou pelo Crew Studio, o próximo passo é
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implantá-lo na plataforma CrewAI AMP. Este guia cobre múltiplos métodos de
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implantação para ajudá-lo a escolher a melhor abordagem para o seu fluxo de
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trabalho.
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</Note>
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## Pré-requisitos
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<CardGroup cols={2}>
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<Card title="Crew Pronto para Implantação" icon="users">
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Você deve ter um crew funcional, criado localmente ou pelo Crew Studio
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</Card>
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<Card title="Repositório GitHub" icon="github">
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O código do seu crew deve estar em um repositório do GitHub (para o método
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de integração com GitHub)
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</Card>
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</CardGroup>
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## Opção 1: Implantar Usando o CrewAI CLI
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||||
A CLI fornece a maneira mais rápida de implantar crews desenvolvidos localmente na plataforma Enterprise.
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<Steps>
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<Step title="Instale o CrewAI CLI">
|
||||
Se ainda não tiver, instale o CrewAI CLI:
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```bash
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||||
pip install crewai[tools]
|
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```
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|
||||
<Tip>
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||||
A CLI vem com o pacote principal CrewAI, mas o extra `[tools]` garante todas as dependências de implantação.
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</Tip>
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</Step>
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<Step title="Autentique-se na Plataforma Enterprise">
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Primeiro, você precisa autenticar sua CLI com a plataforma CrewAI AMP:
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```bash
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# Se já possui uma conta CrewAI AMP, ou deseja criar uma:
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crewai login
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```
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Ao executar qualquer um dos comandos, a CLI irá:
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1. Exibir uma URL e um código de dispositivo único
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2. Abrir seu navegador para a página de autenticação
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3. Solicitar a confirmação do dispositivo
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4. Completar o processo de autenticação
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Após a autenticação bem-sucedida, você verá uma mensagem de confirmação no terminal!
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</Step>
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<Step title="Criar uma Implantação">
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||||
No diretório do seu projeto, execute:
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||||
```bash
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crewai deploy create
|
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```
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||||
|
||||
Este comando irá:
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||||
1. Detectar informações do seu repositório GitHub
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2. Identificar variáveis de ambiente no seu arquivo `.env` local
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||||
3. Transferir essas variáveis com segurança para a plataforma Enterprise
|
||||
4. Criar uma nova implantação com um identificador único
|
||||
|
||||
Com a criação bem-sucedida, você verá uma mensagem como:
|
||||
```shell
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||||
Deployment created successfully!
|
||||
Name: your_project_name
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||||
Deployment ID: 01234567-89ab-cdef-0123-456789abcdef
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||||
Current Status: Deploy Enqueued
|
||||
```
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Acompanhe o Progresso da Implantação">
|
||||
|
||||
Acompanhe o status da implantação com:
|
||||
|
||||
```bash
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||||
crewai deploy status
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||||
```
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|
||||
Para ver logs detalhados do processo de build:
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||||
```bash
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||||
crewai deploy logs
|
||||
```
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||||
|
||||
<Tip>
|
||||
A primeira implantação normalmente leva de 10 a 15 minutos, pois as imagens dos containers são construídas. As próximas implantações são bem mais rápidas.
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||||
</Tip>
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||||
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</Step>
|
||||
</Steps>
|
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||||
## Comandos Adicionais da CLI
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||||
O CrewAI CLI oferece vários comandos para gerenciar suas implantações:
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||||
```bash
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||||
# Liste todas as suas implantações
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||||
crewai deploy list
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||||
|
||||
# Consulte o status de uma implantação
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||||
crewai deploy status
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||||
|
||||
# Veja os logs da implantação
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||||
crewai deploy logs
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||||
|
||||
# Envie atualizações após alterações no código
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||||
crewai deploy push
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||||
|
||||
# Remova uma implantação
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||||
crewai deploy remove <deployment_id>
|
||||
```
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||||
|
||||
## Opção 2: Implantar Diretamente pela Interface Web
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||||
Você também pode implantar seus crews diretamente pela interface web da CrewAI AMP conectando sua conta do GitHub. Esta abordagem não requer utilizar a CLI na sua máquina local.
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<Steps>
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||||
|
||||
<Step title="Enviar no GitHub">
|
||||
|
||||
Você precisa subir seu crew para um repositório do GitHub. Caso ainda não tenha criado um crew, você pode [seguir este tutorial](/pt-BR/quickstart).
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Conectando o GitHub ao CrewAI AMP">
|
||||
|
||||
1. Faça login em [CrewAI AMP](https://app.crewai.com)
|
||||
2. Clique no botão "Connect GitHub"
|
||||
|
||||
<Frame>
|
||||
|
||||
</Frame>
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Selecionar o Repositório">
|
||||
|
||||
Após conectar sua conta GitHub, você poderá selecionar qual repositório deseja implantar:
|
||||
|
||||
<Frame>
|
||||
|
||||
</Frame>
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Definir as Variáveis de Ambiente">
|
||||
|
||||
Antes de implantar, você precisará configurar as variáveis de ambiente para conectar ao seu provedor de LLM ou outros serviços:
|
||||
|
||||
1. Você pode adicionar variáveis individualmente ou em lote
|
||||
2. Digite suas variáveis no formato `KEY=VALUE` (uma por linha)
|
||||
|
||||
<Frame>
|
||||
|
||||
</Frame>
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Implante Seu Crew">
|
||||
|
||||
1. Clique no botão "Deploy" para iniciar o processo de implantação
|
||||
2. Você pode monitorar o progresso pela barra de progresso
|
||||
3. A primeira implantação geralmente demora de 10 a 15 minutos; as próximas serão mais rápidas
|
||||
|
||||
<Frame>
|
||||
|
||||
</Frame>
|
||||
|
||||
Após a conclusão, você verá:
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||||
- A URL exclusiva do seu crew
|
||||
- Um Bearer token para proteger sua API crew
|
||||
- Um botão "Delete" caso precise remover a implantação
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
</Steps>
|
||||
|
||||
## ⚠️ Requisitos de Segurança para Variáveis de Ambiente
|
||||
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||||
<Warning>
|
||||
**Importante**: A CrewAI AMP possui restrições de segurança sobre os nomes de
|
||||
variáveis de ambiente que podem causar falha na implantação caso não sejam
|
||||
seguidas.
|
||||
</Warning>
|
||||
|
||||
### Padrões de Variáveis de Ambiente Bloqueados
|
||||
|
||||
Por motivos de segurança, os seguintes padrões de nome de variável de ambiente são **automaticamente filtrados** e causarão problemas de implantação:
|
||||
|
||||
**Padrões Bloqueados:**
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||||
|
||||
- Variáveis terminando em `_TOKEN` (ex: `MY_API_TOKEN`)
|
||||
- Variáveis terminando em `_PASSWORD` (ex: `DB_PASSWORD`)
|
||||
- Variáveis terminando em `_SECRET` (ex: `API_SECRET`)
|
||||
- Variáveis terminando em `_KEY` em certos contextos
|
||||
|
||||
**Variáveis Bloqueadas Específicas:**
|
||||
|
||||
- `GITHUB_USER`, `GITHUB_TOKEN`
|
||||
- `AWS_REGION`, `AWS_DEFAULT_REGION`
|
||||
- Diversas variáveis internas do sistema CrewAI
|
||||
|
||||
### Exceções Permitidas
|
||||
|
||||
Algumas variáveis são explicitamente permitidas mesmo coincidindo com os padrões bloqueados:
|
||||
|
||||
- `AZURE_AD_TOKEN`
|
||||
- `AZURE_OPENAI_AD_TOKEN`
|
||||
- `ENTERPRISE_ACTION_TOKEN`
|
||||
- `CREWAI_ENTEPRISE_TOOLS_TOKEN`
|
||||
|
||||
### Como Corrigir Problemas de Nomeação
|
||||
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||||
Se sua implantação falhar devido a restrições de variáveis de ambiente:
|
||||
|
||||
```bash
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||||
# ❌ Estas irão causar falhas na implantação
|
||||
OPENAI_TOKEN=sk-...
|
||||
DATABASE_PASSWORD=mysenha
|
||||
API_SECRET=segredo123
|
||||
|
||||
# ✅ Utilize estes padrões de nomeação
|
||||
OPENAI_API_KEY=sk-...
|
||||
DATABASE_CREDENTIALS=mysenha
|
||||
API_CONFIG=segredo123
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Melhores Práticas
|
||||
|
||||
1. **Use convenções padrão de nomenclatura**: `PROVIDER_API_KEY` em vez de `PROVIDER_TOKEN`
|
||||
2. **Teste localmente primeiro**: Certifique-se de que seu crew funciona com as variáveis renomeadas
|
||||
3. **Atualize seu código**: Altere todas as referências aos nomes antigos das variáveis
|
||||
4. **Documente as mudanças**: Mantenha registro das variáveis renomeadas para seu time
|
||||
|
||||
<Tip>
|
||||
Se você se deparar com falhas de implantação com erros enigmáticos de
|
||||
variáveis de ambiente, confira primeiro os nomes das variáveis em relação a
|
||||
esses padrões.
|
||||
</Tip>
|
||||
|
||||
### Interaja com Seu Crew Implantado
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||||
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||||
Após a implantação, você pode acessar seu crew por meio de:
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||||
1. **REST API**: A plataforma gera um endpoint HTTPS exclusivo com estas rotas principais:
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|
||||
- `/inputs`: Lista os parâmetros de entrada requeridos
|
||||
- `/kickoff`: Inicia uma execução com os inputs fornecidos
|
||||
- `/status/{kickoff_id}`: Consulta o status da execução
|
||||
|
||||
2. **Interface Web**: Acesse [app.crewai.com](https://app.crewai.com) para visualizar:
|
||||
- **Aba Status**: Informações da implantação, detalhes do endpoint da API e token de autenticação
|
||||
- **Aba Run**: Visualização da estrutura do seu crew
|
||||
- **Aba Executions**: Histórico de todas as execuções
|
||||
- **Aba Metrics**: Análises de desempenho
|
||||
- **Aba Traces**: Insights detalhados das execuções
|
||||
|
||||
### Dispare uma Execução
|
||||
|
||||
No dashboard Enterprise, você pode:
|
||||
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||||
1. Clicar no nome do seu crew para abrir seus detalhes
|
||||
2. Selecionar "Trigger Crew" na interface de gerenciamento
|
||||
3. Inserir os inputs necessários no modal exibido
|
||||
4. Monitorar o progresso à medida que a execução avança pelo pipeline
|
||||
|
||||
### Monitoramento e Análises
|
||||
|
||||
A plataforma Enterprise oferece recursos abrangentes de observabilidade:
|
||||
|
||||
- **Gestão das Execuções**: Acompanhe execuções ativas e concluídas
|
||||
- **Traces**: Quebra detalhada de cada execução
|
||||
- **Métricas**: Uso de tokens, tempos de execução e custos
|
||||
- **Visualização em Linha do Tempo**: Representação visual das sequências de tarefas
|
||||
|
||||
### Funcionalidades Avançadas
|
||||
|
||||
A plataforma Enterprise também oferece:
|
||||
|
||||
- **Gerenciamento de Variáveis de Ambiente**: Armazene e gerencie com segurança as chaves de API
|
||||
- **Conexões com LLM**: Configure integrações com diversos provedores de LLM
|
||||
- **Repositório Custom Tools**: Crie, compartilhe e instale ferramentas
|
||||
- **Crew Studio**: Monte crews via interface de chat sem escrever código
|
||||
|
||||
<Card title="Precisa de Ajuda?" icon="headset" href="mailto:support@crewai.com">
|
||||
Entre em contato com nossa equipe de suporte para ajuda com questões de
|
||||
implantação ou dúvidas sobre a plataforma Enterprise.
|
||||
</Card>
|
||||
439
docs/pt-BR/enterprise/guides/deploy-to-amp.mdx
Normal file
439
docs/pt-BR/enterprise/guides/deploy-to-amp.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,439 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Deploy para AMP"
|
||||
description: "Implante seu Crew ou Flow no CrewAI AMP"
|
||||
icon: "rocket"
|
||||
mode: "wide"
|
||||
---
|
||||
|
||||
<Note>
|
||||
Depois de criar um Crew ou Flow localmente (ou pelo Crew Studio), o próximo passo é
|
||||
implantá-lo na plataforma CrewAI AMP. Este guia cobre múltiplos métodos de
|
||||
implantação para ajudá-lo a escolher a melhor abordagem para o seu fluxo de trabalho.
|
||||
</Note>
|
||||
|
||||
## Pré-requisitos
|
||||
|
||||
<CardGroup cols={2}>
|
||||
<Card title="Projeto Pronto para Implantação" icon="check-circle">
|
||||
Você deve ter um Crew ou Flow funcionando localmente com sucesso.
|
||||
Siga nosso [guia de preparação](/pt-BR/enterprise/guides/prepare-for-deployment) para verificar a estrutura do seu projeto.
|
||||
</Card>
|
||||
<Card title="Repositório GitHub" icon="github">
|
||||
Seu código deve estar em um repositório do GitHub (para o método de integração com GitHub).
|
||||
</Card>
|
||||
</CardGroup>
|
||||
|
||||
<Info>
|
||||
**Crews vs Flows**: Ambos os tipos de projeto podem ser implantados como "automações" no CrewAI AMP.
|
||||
O processo de implantação é o mesmo, mas eles têm estruturas de projeto diferentes.
|
||||
Veja [Preparar para Implantação](/pt-BR/enterprise/guides/prepare-for-deployment) para detalhes.
|
||||
</Info>
|
||||
|
||||
## Opção 1: Implantar Usando o CrewAI CLI
|
||||
|
||||
A CLI fornece a maneira mais rápida de implantar Crews ou Flows desenvolvidos localmente na plataforma AMP.
|
||||
A CLI detecta automaticamente o tipo do seu projeto a partir do `pyproject.toml` e faz o build adequadamente.
|
||||
|
||||
<Steps>
|
||||
<Step title="Instale o CrewAI CLI">
|
||||
Se ainda não tiver, instale o CrewAI CLI:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install crewai[tools]
|
||||
```
|
||||
|
||||
<Tip>
|
||||
A CLI vem com o pacote principal CrewAI, mas o extra `[tools]` garante todas as dependências de implantação.
|
||||
</Tip>
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Autentique-se na Plataforma Enterprise">
|
||||
Primeiro, você precisa autenticar sua CLI com a plataforma CrewAI AMP:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Se já possui uma conta CrewAI AMP, ou deseja criar uma:
|
||||
crewai login
|
||||
```
|
||||
|
||||
Ao executar qualquer um dos comandos, a CLI irá:
|
||||
1. Exibir uma URL e um código de dispositivo único
|
||||
2. Abrir seu navegador para a página de autenticação
|
||||
3. Solicitar a confirmação do dispositivo
|
||||
4. Completar o processo de autenticação
|
||||
|
||||
Após a autenticação bem-sucedida, você verá uma mensagem de confirmação no terminal!
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Criar uma Implantação">
|
||||
|
||||
No diretório do seu projeto, execute:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
crewai deploy create
|
||||
```
|
||||
|
||||
Este comando irá:
|
||||
1. Detectar informações do seu repositório GitHub
|
||||
2. Identificar variáveis de ambiente no seu arquivo `.env` local
|
||||
3. Transferir essas variáveis com segurança para a plataforma Enterprise
|
||||
4. Criar uma nova implantação com um identificador único
|
||||
|
||||
Com a criação bem-sucedida, você verá uma mensagem como:
|
||||
```shell
|
||||
Deployment created successfully!
|
||||
Name: your_project_name
|
||||
Deployment ID: 01234567-89ab-cdef-0123-456789abcdef
|
||||
Current Status: Deploy Enqueued
|
||||
```
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Acompanhe o Progresso da Implantação">
|
||||
|
||||
Acompanhe o status da implantação com:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
crewai deploy status
|
||||
```
|
||||
|
||||
Para ver logs detalhados do processo de build:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
crewai deploy logs
|
||||
```
|
||||
|
||||
<Tip>
|
||||
A primeira implantação normalmente leva de 10 a 15 minutos, pois as imagens dos containers são construídas. As próximas implantações são bem mais rápidas.
|
||||
</Tip>
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
</Steps>
|
||||
|
||||
## Comandos Adicionais da CLI
|
||||
|
||||
O CrewAI CLI oferece vários comandos para gerenciar suas implantações:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Liste todas as suas implantações
|
||||
crewai deploy list
|
||||
|
||||
# Consulte o status de uma implantação
|
||||
crewai deploy status
|
||||
|
||||
# Veja os logs da implantação
|
||||
crewai deploy logs
|
||||
|
||||
# Envie atualizações após alterações no código
|
||||
crewai deploy push
|
||||
|
||||
# Remova uma implantação
|
||||
crewai deploy remove <deployment_id>
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Opção 2: Implantar Diretamente pela Interface Web
|
||||
|
||||
Você também pode implantar seus Crews ou Flows diretamente pela interface web do CrewAI AMP conectando sua conta do GitHub. Esta abordagem não requer utilizar a CLI na sua máquina local. A plataforma detecta automaticamente o tipo do seu projeto e trata o build adequadamente.
|
||||
|
||||
<Steps>
|
||||
|
||||
<Step title="Enviar para o GitHub">
|
||||
|
||||
Você precisa enviar seu crew para um repositório do GitHub. Caso ainda não tenha criado um crew, você pode [seguir este tutorial](/pt-BR/quickstart).
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Conectando o GitHub ao CrewAI AMP">
|
||||
|
||||
1. Faça login em [CrewAI AMP](https://app.crewai.com)
|
||||
2. Clique no botão "Connect GitHub"
|
||||
|
||||
<Frame>
|
||||
|
||||
</Frame>
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Selecionar o Repositório">
|
||||
|
||||
Após conectar sua conta GitHub, você poderá selecionar qual repositório deseja implantar:
|
||||
|
||||
<Frame>
|
||||
|
||||
</Frame>
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Definir as Variáveis de Ambiente">
|
||||
|
||||
Antes de implantar, você precisará configurar as variáveis de ambiente para conectar ao seu provedor de LLM ou outros serviços:
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||||
1. Você pode adicionar variáveis individualmente ou em lote
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||||
2. Digite suas variáveis no formato `KEY=VALUE` (uma por linha)
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<Frame>
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||||
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||||
</Frame>
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||||
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||||
</Step>
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||||
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||||
<Step title="Implante Seu Crew">
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||||
1. Clique no botão "Deploy" para iniciar o processo de implantação
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||||
2. Você pode monitorar o progresso pela barra de progresso
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||||
3. A primeira implantação geralmente demora de 10 a 15 minutos; as próximas serão mais rápidas
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||||
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||||
<Frame>
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||||
|
||||
</Frame>
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||||
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||||
Após a conclusão, você verá:
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||||
- A URL exclusiva do seu crew
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||||
- Um Bearer token para proteger sua API crew
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||||
- Um botão "Delete" caso precise remover a implantação
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||||
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||||
</Step>
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||||
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||||
</Steps>
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||||
## Opção 3: Reimplantar Usando API (Integração CI/CD)
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||||
Para implantações automatizadas em pipelines CI/CD, você pode usar a API do CrewAI para acionar reimplantações de crews existentes. Isso é particularmente útil para GitHub Actions, Jenkins ou outros workflows de automação.
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<Steps>
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<Step title="Obtenha Seu Token de Acesso Pessoal">
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||||
Navegue até as configurações da sua conta CrewAI AMP para gerar um token de API:
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||||
1. Acesse [app.crewai.com](https://app.crewai.com)
|
||||
2. Clique em **Settings** → **Account** → **Personal Access Token**
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||||
3. Gere um novo token e copie-o com segurança
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||||
4. Armazene este token como um secret no seu sistema CI/CD
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||||
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</Step>
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||||
<Step title="Encontre o UUID da Sua Automação">
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||||
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||||
Localize o identificador único do seu crew implantado:
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1. Acesse **Automations** no seu dashboard CrewAI AMP
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||||
2. Selecione sua automação/crew existente
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||||
3. Clique em **Additional Details**
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||||
4. Copie o **UUID** - este identifica sua implantação específica do crew
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||||
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||||
</Step>
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||||
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||||
<Step title="Acione a Reimplantação via API">
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||||
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||||
Use o endpoint da API de Deploy para acionar uma reimplantação:
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||||
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||||
```bash
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||||
curl -i -X POST \
|
||||
-H "Authorization: Bearer YOUR_PERSONAL_ACCESS_TOKEN" \
|
||||
https://app.crewai.com/crewai_plus/api/v1/crews/YOUR-AUTOMATION-UUID/deploy
|
||||
|
||||
# HTTP/2 200
|
||||
# content-type: application/json
|
||||
#
|
||||
# {
|
||||
# "uuid": "your-automation-uuid",
|
||||
# "status": "Deploy Enqueued",
|
||||
# "public_url": "https://your-crew-deployment.crewai.com",
|
||||
# "token": "your-bearer-token"
|
||||
# }
|
||||
```
|
||||
|
||||
<Info>
|
||||
Se sua automação foi criada originalmente conectada ao Git, a API automaticamente puxará as últimas alterações do seu repositório antes de reimplantar.
|
||||
</Info>
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
<Step title="Exemplo de Integração com GitHub Actions">
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||||
|
||||
Aqui está um workflow do GitHub Actions com gatilhos de implantação mais complexos:
|
||||
|
||||
```yaml
|
||||
name: Deploy CrewAI Automation
|
||||
|
||||
on:
|
||||
push:
|
||||
branches: [ main ]
|
||||
pull_request:
|
||||
types: [ labeled ]
|
||||
release:
|
||||
types: [ published ]
|
||||
|
||||
jobs:
|
||||
deploy:
|
||||
runs-on: ubuntu-latest
|
||||
if: |
|
||||
(github.event_name == 'push' && github.ref == 'refs/heads/main') ||
|
||||
(github.event_name == 'pull_request' && contains(github.event.pull_request.labels.*.name, 'deploy')) ||
|
||||
(github.event_name == 'release')
|
||||
steps:
|
||||
- name: Trigger CrewAI Redeployment
|
||||
run: |
|
||||
curl -X POST \
|
||||
-H "Authorization: Bearer ${{ secrets.CREWAI_PAT }}" \
|
||||
https://app.crewai.com/crewai_plus/api/v1/crews/${{ secrets.CREWAI_AUTOMATION_UUID }}/deploy
|
||||
```
|
||||
|
||||
<Tip>
|
||||
Adicione `CREWAI_PAT` e `CREWAI_AUTOMATION_UUID` como secrets do repositório. Para implantações de PR, adicione um label "deploy" para acionar o workflow.
|
||||
</Tip>
|
||||
|
||||
</Step>
|
||||
|
||||
</Steps>
|
||||
|
||||
## Interaja com Sua Automação Implantada
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||||
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||||
Após a implantação, você pode acessar seu crew através de:
|
||||
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||||
1. **REST API**: A plataforma gera um endpoint HTTPS exclusivo com estas rotas principais:
|
||||
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||||
- `/inputs`: Lista os parâmetros de entrada requeridos
|
||||
- `/kickoff`: Inicia uma execução com os inputs fornecidos
|
||||
- `/status/{kickoff_id}`: Consulta o status da execução
|
||||
|
||||
2. **Interface Web**: Acesse [app.crewai.com](https://app.crewai.com) para visualizar:
|
||||
- **Aba Status**: Informações da implantação, detalhes do endpoint da API e token de autenticação
|
||||
- **Aba Run**: Visualização da estrutura do seu crew
|
||||
- **Aba Executions**: Histórico de todas as execuções
|
||||
- **Aba Metrics**: Análises de desempenho
|
||||
- **Aba Traces**: Insights detalhados das execuções
|
||||
|
||||
### Dispare uma Execução
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||||
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||||
No dashboard Enterprise, você pode:
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||||
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||||
1. Clicar no nome do seu crew para abrir seus detalhes
|
||||
2. Selecionar "Trigger Crew" na interface de gerenciamento
|
||||
3. Inserir os inputs necessários no modal exibido
|
||||
4. Monitorar o progresso à medida que a execução avança pelo pipeline
|
||||
|
||||
### Monitoramento e Análises
|
||||
|
||||
A plataforma Enterprise oferece recursos abrangentes de observabilidade:
|
||||
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||||
- **Gestão das Execuções**: Acompanhe execuções ativas e concluídas
|
||||
- **Traces**: Quebra detalhada de cada execução
|
||||
- **Métricas**: Uso de tokens, tempos de execução e custos
|
||||
- **Visualização em Linha do Tempo**: Representação visual das sequências de tarefas
|
||||
|
||||
### Funcionalidades Avançadas
|
||||
|
||||
A plataforma Enterprise também oferece:
|
||||
|
||||
- **Gerenciamento de Variáveis de Ambiente**: Armazene e gerencie com segurança as chaves de API
|
||||
- **Conexões com LLM**: Configure integrações com diversos provedores de LLM
|
||||
- **Repositório Custom Tools**: Crie, compartilhe e instale ferramentas
|
||||
- **Crew Studio**: Monte crews via interface de chat sem escrever código
|
||||
|
||||
## Solução de Problemas em Falhas de Implantação
|
||||
|
||||
Se sua implantação falhar, verifique estes problemas comuns:
|
||||
|
||||
### Falhas de Build
|
||||
|
||||
#### Arquivo uv.lock Ausente
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||||
|
||||
**Sintoma**: Build falha no início com erros de resolução de dependências
|
||||
|
||||
**Solução**: Gere e faça commit do arquivo lock:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
uv lock
|
||||
git add uv.lock
|
||||
git commit -m "Add uv.lock for deployment"
|
||||
git push
|
||||
```
|
||||
|
||||
<Warning>
|
||||
O arquivo `uv.lock` é obrigatório para todas as implantações. Sem ele, a plataforma
|
||||
não consegue instalar suas dependências de forma confiável.
|
||||
</Warning>
|
||||
|
||||
#### Estrutura de Projeto Incorreta
|
||||
|
||||
**Sintoma**: Erros "Could not find entry point" ou "Module not found"
|
||||
|
||||
**Solução**: Verifique se seu projeto corresponde à estrutura esperada:
|
||||
|
||||
- **Tanto Crews quanto Flows**: Devem ter ponto de entrada em `src/project_name/main.py`
|
||||
- **Crews**: Usam uma função `run()` como ponto de entrada
|
||||
- **Flows**: Usam uma função `kickoff()` como ponto de entrada
|
||||
|
||||
Veja [Preparar para Implantação](/pt-BR/enterprise/guides/prepare-for-deployment) para diagramas de estrutura detalhados.
|
||||
|
||||
#### Decorador CrewBase Ausente
|
||||
|
||||
**Sintoma**: Erros "Crew not found", "Config not found" ou erros de configuração de agent/task
|
||||
|
||||
**Solução**: Certifique-se de que **todas** as classes crew usam o decorador `@CrewBase`:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
|
||||
|
||||
@CrewBase # Este decorador é OBRIGATÓRIO
|
||||
class YourCrew():
|
||||
"""Descrição do seu crew"""
|
||||
|
||||
@agent
|
||||
def my_agent(self) -> Agent:
|
||||
return Agent(
|
||||
config=self.agents_config['my_agent'], # type: ignore[index]
|
||||
verbose=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# ... resto da definição do crew
|
||||
```
|
||||
|
||||
<Info>
|
||||
Isso se aplica a Crews independentes E crews embutidos dentro de projetos Flow.
|
||||
Toda classe crew precisa do decorador.
|
||||
</Info>
|
||||
|
||||
#### Tipo Incorreto no pyproject.toml
|
||||
|
||||
**Sintoma**: Build tem sucesso mas falha em runtime, ou comportamento inesperado
|
||||
|
||||
**Solução**: Verifique se a seção `[tool.crewai]` corresponde ao tipo do seu projeto:
|
||||
|
||||
```toml
|
||||
# Para projetos Crew:
|
||||
[tool.crewai]
|
||||
type = "crew"
|
||||
|
||||
# Para projetos Flow:
|
||||
[tool.crewai]
|
||||
type = "flow"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Falhas de Runtime
|
||||
|
||||
#### Falhas de Conexão com LLM
|
||||
|
||||
**Sintoma**: Erros de chave API, "model not found" ou falhas de autenticação
|
||||
|
||||
**Solução**:
|
||||
1. Verifique se a chave API do seu provedor LLM está corretamente definida nas variáveis de ambiente
|
||||
2. Certifique-se de que os nomes das variáveis de ambiente correspondem ao que seu código espera
|
||||
3. Teste localmente com exatamente as mesmas variáveis de ambiente antes de implantar
|
||||
|
||||
#### Erros de Execução do Crew
|
||||
|
||||
**Sintoma**: Crew inicia mas falha durante a execução
|
||||
|
||||
**Solução**:
|
||||
1. Verifique os logs de execução no dashboard AMP (aba Traces)
|
||||
2. Verifique se todas as ferramentas têm as chaves API necessárias configuradas
|
||||
3. Certifique-se de que as configurações de agents em `agents.yaml` são válidas
|
||||
4. Verifique se há erros de sintaxe nas configurações de tasks em `tasks.yaml`
|
||||
|
||||
<Card title="Precisa de Ajuda?" icon="headset" href="mailto:support@crewai.com">
|
||||
Entre em contato com nossa equipe de suporte para ajuda com questões de
|
||||
implantação ou dúvidas sobre a plataforma AMP.
|
||||
</Card>
|
||||
305
docs/pt-BR/enterprise/guides/prepare-for-deployment.mdx
Normal file
305
docs/pt-BR/enterprise/guides/prepare-for-deployment.mdx
Normal file
@@ -0,0 +1,305 @@
|
||||
---
|
||||
title: "Preparar para Implantação"
|
||||
description: "Certifique-se de que seu Crew ou Flow está pronto para implantação no CrewAI AMP"
|
||||
icon: "clipboard-check"
|
||||
mode: "wide"
|
||||
---
|
||||
|
||||
<Note>
|
||||
Antes de implantar no CrewAI AMP, é crucial verificar se seu projeto está estruturado corretamente.
|
||||
Tanto Crews quanto Flows podem ser implantados como "automações", mas eles têm estruturas de projeto
|
||||
e requisitos diferentes que devem ser atendidos para uma implantação bem-sucedida.
|
||||
</Note>
|
||||
|
||||
## Entendendo Automações
|
||||
|
||||
No CrewAI AMP, **automações** é o termo geral para projetos de IA Agêntica implantáveis. Uma automação pode ser:
|
||||
|
||||
- **Um Crew**: Uma equipe independente de agentes de IA trabalhando juntos em tarefas
|
||||
- **Um Flow**: Um workflow orquestrado que pode combinar múltiplos crews, chamadas diretas de LLM e lógica procedural
|
||||
|
||||
Entender qual tipo você está implantando é essencial porque eles têm estruturas de projeto e pontos de entrada diferentes.
|
||||
|
||||
## Crews vs Flows: Principais Diferenças
|
||||
|
||||
<CardGroup cols={2}>
|
||||
<Card title="Projetos Crew" icon="users">
|
||||
Equipes de agentes de IA independentes com `crew.py` definindo agentes e tarefas. Ideal para tarefas focadas e colaborativas.
|
||||
</Card>
|
||||
<Card title="Projetos Flow" icon="diagram-project">
|
||||
Workflows orquestrados com crews embutidos em uma pasta `crews/`. Ideal para processos complexos de múltiplas etapas.
|
||||
</Card>
|
||||
</CardGroup>
|
||||
|
||||
| Aspecto | Crew | Flow |
|
||||
|---------|------|------|
|
||||
| **Estrutura do projeto** | `src/project_name/` com `crew.py` | `src/project_name/` com pasta `crews/` |
|
||||
| **Localização da lógica principal** | `src/project_name/crew.py` | `src/project_name/main.py` (classe Flow) |
|
||||
| **Função de ponto de entrada** | `run()` em `main.py` | `kickoff()` em `main.py` |
|
||||
| **Tipo no pyproject.toml** | `type = "crew"` | `type = "flow"` |
|
||||
| **Comando CLI de criação** | `crewai create crew name` | `crewai create flow name` |
|
||||
| **Localização da configuração** | `src/project_name/config/` | `src/project_name/crews/crew_name/config/` |
|
||||
| **Pode conter outros crews** | Não | Sim (na pasta `crews/`) |
|
||||
|
||||
## Referência de Estrutura de Projeto
|
||||
|
||||
### Estrutura de Projeto Crew
|
||||
|
||||
Quando você executa `crewai create crew my_crew`, você obtém esta estrutura:
|
||||
|
||||
```
|
||||
my_crew/
|
||||
├── .gitignore
|
||||
├── pyproject.toml # Deve ter type = "crew"
|
||||
├── README.md
|
||||
├── .env
|
||||
├── uv.lock # OBRIGATÓRIO para implantação
|
||||
└── src/
|
||||
└── my_crew/
|
||||
├── __init__.py
|
||||
├── main.py # Ponto de entrada com função run()
|
||||
├── crew.py # Classe Crew com decorador @CrewBase
|
||||
├── tools/
|
||||
│ ├── custom_tool.py
|
||||
│ └── __init__.py
|
||||
└── config/
|
||||
├── agents.yaml # Definições de agentes
|
||||
└── tasks.yaml # Definições de tarefas
|
||||
```
|
||||
|
||||
<Warning>
|
||||
A estrutura aninhada `src/project_name/` é crítica para Crews.
|
||||
Colocar arquivos no nível errado causará falhas na implantação.
|
||||
</Warning>
|
||||
|
||||
### Estrutura de Projeto Flow
|
||||
|
||||
Quando você executa `crewai create flow my_flow`, você obtém esta estrutura:
|
||||
|
||||
```
|
||||
my_flow/
|
||||
├── .gitignore
|
||||
├── pyproject.toml # Deve ter type = "flow"
|
||||
├── README.md
|
||||
├── .env
|
||||
├── uv.lock # OBRIGATÓRIO para implantação
|
||||
└── src/
|
||||
└── my_flow/
|
||||
├── __init__.py
|
||||
├── main.py # Ponto de entrada com função kickoff() + classe Flow
|
||||
├── crews/ # Pasta de crews embutidos
|
||||
│ └── poem_crew/
|
||||
│ ├── __init__.py
|
||||
│ ├── poem_crew.py # Crew com decorador @CrewBase
|
||||
│ └── config/
|
||||
│ ├── agents.yaml
|
||||
│ └── tasks.yaml
|
||||
└── tools/
|
||||
├── __init__.py
|
||||
└── custom_tool.py
|
||||
```
|
||||
|
||||
<Info>
|
||||
Tanto Crews quanto Flows usam a estrutura `src/project_name/`.
|
||||
A diferença chave é que Flows têm uma pasta `crews/` para crews embutidos,
|
||||
enquanto Crews têm `crew.py` diretamente na pasta do projeto.
|
||||
</Info>
|
||||
|
||||
## Checklist Pré-Implantação
|
||||
|
||||
Use este checklist para verificar se seu projeto está pronto para implantação.
|
||||
|
||||
### 1. Verificar Configuração do pyproject.toml
|
||||
|
||||
Seu `pyproject.toml` deve incluir a seção `[tool.crewai]` correta:
|
||||
|
||||
<Tabs>
|
||||
<Tab title="Para Crews">
|
||||
```toml
|
||||
[tool.crewai]
|
||||
type = "crew"
|
||||
```
|
||||
</Tab>
|
||||
<Tab title="Para Flows">
|
||||
```toml
|
||||
[tool.crewai]
|
||||
type = "flow"
|
||||
```
|
||||
</Tab>
|
||||
</Tabs>
|
||||
|
||||
<Warning>
|
||||
Se o `type` não corresponder à estrutura do seu projeto, o build falhará ou
|
||||
a automação não funcionará corretamente.
|
||||
</Warning>
|
||||
|
||||
### 2. Garantir que o Arquivo uv.lock Existe
|
||||
|
||||
CrewAI usa `uv` para gerenciamento de dependências. O arquivo `uv.lock` garante builds reproduzíveis e é **obrigatório** para implantação.
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Gerar ou atualizar o arquivo lock
|
||||
uv lock
|
||||
|
||||
# Verificar se existe
|
||||
ls -la uv.lock
|
||||
```
|
||||
|
||||
Se o arquivo não existir, execute `uv lock` e faça commit no seu repositório:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
uv lock
|
||||
git add uv.lock
|
||||
git commit -m "Add uv.lock for deployment"
|
||||
git push
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. Validar Uso do Decorador CrewBase
|
||||
|
||||
**Toda classe crew deve usar o decorador `@CrewBase`.** Isso se aplica a:
|
||||
|
||||
- Projetos crew independentes
|
||||
- Crews embutidos dentro de projetos Flow
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
|
||||
from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
|
||||
from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
|
||||
from typing import List
|
||||
|
||||
@CrewBase # Este decorador é OBRIGATÓRIO
|
||||
class MyCrew():
|
||||
"""Descrição do meu crew"""
|
||||
|
||||
agents: List[BaseAgent]
|
||||
tasks: List[Task]
|
||||
|
||||
@agent
|
||||
def my_agent(self) -> Agent:
|
||||
return Agent(
|
||||
config=self.agents_config['my_agent'], # type: ignore[index]
|
||||
verbose=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
@task
|
||||
def my_task(self) -> Task:
|
||||
return Task(
|
||||
config=self.tasks_config['my_task'] # type: ignore[index]
|
||||
)
|
||||
|
||||
@crew
|
||||
def crew(self) -> Crew:
|
||||
return Crew(
|
||||
agents=self.agents,
|
||||
tasks=self.tasks,
|
||||
process=Process.sequential,
|
||||
verbose=True,
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
<Warning>
|
||||
Se você esquecer o decorador `@CrewBase`, sua implantação falhará com
|
||||
erros sobre configurações de agents ou tasks ausentes.
|
||||
</Warning>
|
||||
|
||||
### 4. Verificar Pontos de Entrada do Projeto
|
||||
|
||||
Tanto Crews quanto Flows têm seu ponto de entrada em `src/project_name/main.py`:
|
||||
|
||||
<Tabs>
|
||||
<Tab title="Para Crews">
|
||||
O ponto de entrada usa uma função `run()`:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# src/my_crew/main.py
|
||||
from my_crew.crew import MyCrew
|
||||
|
||||
def run():
|
||||
"""Executa o crew."""
|
||||
inputs = {'topic': 'AI in Healthcare'}
|
||||
result = MyCrew().crew().kickoff(inputs=inputs)
|
||||
return result
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
run()
|
||||
```
|
||||
</Tab>
|
||||
<Tab title="Para Flows">
|
||||
O ponto de entrada usa uma função `kickoff()` com uma classe Flow:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# src/my_flow/main.py
|
||||
from crewai.flow import Flow, listen, start
|
||||
from my_flow.crews.poem_crew.poem_crew import PoemCrew
|
||||
|
||||
class MyFlow(Flow):
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@start()
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def begin(self):
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# Lógica do Flow aqui
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result = PoemCrew().crew().kickoff(inputs={...})
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return result
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def kickoff():
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"""Executa o flow."""
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MyFlow().kickoff()
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if __name__ == "__main__":
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kickoff()
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```
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</Tab>
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</Tabs>
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### 5. Preparar Variáveis de Ambiente
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Antes da implantação, certifique-se de ter:
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1. **Chaves de API de LLM** prontas (OpenAI, Anthropic, Google, etc.)
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2. **Chaves de API de ferramentas** se estiver usando ferramentas externas (Serper, etc.)
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<Tip>
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Teste seu projeto localmente com as mesmas variáveis de ambiente antes de implantar
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para detectar problemas de configuração antecipadamente.
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</Tip>
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## Comandos de Validação Rápida
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Execute estes comandos a partir da raiz do seu projeto para verificar rapidamente sua configuração:
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```bash
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# 1. Verificar tipo do projeto no pyproject.toml
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grep -A2 "\[tool.crewai\]" pyproject.toml
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# 2. Verificar se uv.lock existe
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ls -la uv.lock || echo "ERRO: uv.lock ausente! Execute 'uv lock'"
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# 3. Verificar se estrutura src/ existe
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ls -la src/*/main.py 2>/dev/null || echo "Nenhum main.py encontrado em src/"
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# 4. Para Crews - verificar se crew.py existe
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ls -la src/*/crew.py 2>/dev/null || echo "Nenhum crew.py (esperado para Crews)"
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# 5. Para Flows - verificar se pasta crews/ existe
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ls -la src/*/crews/ 2>/dev/null || echo "Nenhuma pasta crews/ (esperado para Flows)"
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# 6. Verificar uso do CrewBase
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grep -r "@CrewBase" . --include="*.py"
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```
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## Erros Comuns de Configuração
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| Erro | Sintoma | Correção |
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| `uv.lock` ausente | Build falha durante resolução de dependências | Execute `uv lock` e faça commit |
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| `type` errado no pyproject.toml | Build bem-sucedido mas falha em runtime | Altere para o tipo correto |
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| Decorador `@CrewBase` ausente | Erros "Config not found" | Adicione decorador a todas as classes crew |
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| Arquivos na raiz ao invés de `src/` | Ponto de entrada não encontrado | Mova para `src/project_name/` |
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| `run()` ou `kickoff()` ausente | Não é possível iniciar automação | Adicione a função de entrada correta |
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## Próximos Passos
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Uma vez que seu projeto passar por todos os itens do checklist, você está pronto para implantar:
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<Card title="Deploy para AMP" icon="rocket" href="/pt-BR/enterprise/guides/deploy-to-amp">
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Siga o guia de implantação para implantar seu Crew ou Flow no CrewAI AMP usando
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a CLI, interface web ou integração CI/CD.
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</Card>
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@@ -82,7 +82,7 @@ CrewAI AMP expande o poder do framework open-source com funcionalidades projetad
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<Card
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title="Implantar Crew"
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icon="rocket"
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href="/pt-BR/enterprise/guides/deploy-crew"
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href="/pt-BR/enterprise/guides/deploy-to-amp"
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>
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Implantar Crew
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</Card>
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@@ -92,11 +92,11 @@ CrewAI AMP expande o poder do framework open-source com funcionalidades projetad
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<Card
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title="Acesso via API"
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icon="code"
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href="/pt-BR/enterprise/guides/deploy-crew"
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href="/pt-BR/enterprise/guides/kickoff-crew"
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>
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Usar a API do Crew
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</Card>
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</Step>
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</Steps>
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Para instruções detalhadas, consulte nosso [guia de implantação](/pt-BR/enterprise/guides/deploy-crew) ou clique no botão abaixo para começar.
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Para instruções detalhadas, consulte nosso [guia de implantação](/pt-BR/enterprise/guides/deploy-to-amp) ou clique no botão abaixo para começar.
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