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2026-01-27 00:58:13 +00:00 · 2026-01-14 05:51:50 -05:00
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--- a/docs/pt-BR/changelog.mdx
+++ b/docs/pt-BR/changelog.mdx
@@ -4,6 +4,545 @@ description: "Atualizações de produto, melhorias e correções do CrewAI"
 icon: "clock"
 mode: "wide"
 ---
+<Update label="08 jan 2026">
+  ## v1.8.0
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.8.0)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Adicionar cadeia async nativa para a2a
+  - Adicionar mecanismos de atualização a2a (poll/stream/push) com handlers e config
+  - Introduzir configuração global de fluxo para feedback human-in-the-loop
+  - Adicionar eventos de chamada de ferramenta em streaming e corrigir rastreamento de ID do provedor
+  - Introduzir arquitetura de Flows e Crews pronta para produção
+  - Adicionar HITL para Flows
+  - Melhorar EventListener e TraceCollectionListener para melhor tratamento de eventos
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Tratar dependência a2a ausente como opcional
+  - Corrigir busca de erro para polling de login WorkOS
+  - Corrigir nome de trigger errado na documentação de exemplo
+
+  ### Documentação
+  - Atualizar documentação de webhook-streaming
+  - Ajustar linguagem da documentação de AOP para AMP
+
+  ### Contribuidores
+  @Vidit-Ostwal, @greysonlalonde, @heitorado, @joaomdmoura, @lorenzejay, @lucasgomide, @mplachta
+
+</Update>
+
+<Update label="19 dez 2025">
+  ## v1.7.2
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.7.2)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Resolver problemas de conexão
+
+  ### Documentação
+  - Atualizar página de documentação api-reference/status
+
+  ### Contribuidores
+  @greysonlalonde, @heitorado, @lorenzejay, @lucasgomide
+
+</Update>
+
+<Update label="16 dez 2025">
+  ## v1.7.1
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.7.1)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Melhorias
+  - Adicionar flag `--no-commit` ao comando bump
+  - Usar schema JSON para serialização de argumentos de ferramenta
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Corrigir exibição de mensagem de erro da resposta quando login do repositório de ferramentas falha
+  - Corrigir terminação graciosa de future ao executar tarefa assincronamente
+  - Corrigir ordenação de tarefas adicionando índice
+  - Corrigir verificações de compatibilidade de plataforma para sinais Windows
+  - Corrigir timer do controlador RPM para evitar travamento do processo
+  - Corrigir registro de uso de tokens e validar modelo de resposta em stream
+
+  ### Documentação
+  - Adicionar documentação traduzida para async
+  - Adicionar documentação para API Deploy AOP
+  - Adicionar documentação para o conector agent handler
+  - Adicionar documentação sobre async nativo
+
+  ### Contribuidores
+  @Llamrei, @dragosmc, @gilfeig, @greysonlalonde, @heitorado, @lorenzejay, @mattatcha, @vinibrsl
+
+</Update>
+
+<Update label="09 dez 2025">
+  ## v1.7.0
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.7.0)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Adicionar kickoff de fluxo async
+  - Adicionar suporte a crew async
+  - Adicionar suporte a tarefa async
+  - Adicionar suporte a conhecimento async
+  - Adicionar suporte a memória async
+  - Adicionar suporte async para ferramentas e executor de agente; melhorar tipagem e docs
+  - Implementar API de extensões a2a e cache de cartão de agente async; corrigir propagação de tarefas e streaming
+  - Adicionar suporte a ferramenta async nativa
+  - Adicionar suporte a llm async
+  - Criar tipos de eventos sys e handler
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Corrigir problema para garantir que nonetypes não sejam passados para otel
+  - Corrigir deadlock em operações de arquivo do armazenamento de tokens
+  - Corrigir para garantir que span otel seja fechado
+  - Usar HuggingFaceEmbeddingFunction para embeddings, atualizar chaves e adicionar testes
+  - Corrigir para garantir que supports_tools seja true para todos os modelos anthropic suportados
+  - Garantir que hooks funcionem com fluxos de lite agents
+
+  ### Contribuidores
+  @greysonlalonde, @lorenzejay
+
+</Update>
+
+<Update label="29 nov 2025">
+  ## v1.6.1
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.6.1)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Corrigir chamada ChatCompletionsClient para garantir funcionamento adequado
+  - Garantir que métodos async sejam executáveis para anotações
+  - Corrigir parâmetros em RagTool.add, adicionar tipagem e testes
+  - Remover parâmetro inválido do cliente SSE
+  - Apagar configuração 'oauth2_extra' no comando 'crewai config reset'
+
+  ### Refatoração
+  - Aprimorar validação de modelo e inferência de provedor na classe LLM
+
+  ### Contribuidores
+  @Vidit-Ostwal, @greysonlalonde, @heitorado, @lorenzejay
+
+</Update>
+
+<Update label="25 nov 2025">
+  ## v1.6.0
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.6.0)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Adicionar suporte a resultado de streaming para fluxos e crews
+  - Adicionar gemini-3-pro-preview
+  - Suportar login CLI com Entra ID
+  - Adicionar ferramenta Merge Agent Handler
+  - Aprimorar gerenciamento de estado de eventos de fluxo
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Garantir que caminho de persistência de armazenamento rag personalizado seja definido se passado
+  - Garantir que retornos fuzzy sejam mais estritos e mostrem aviso de tipo
+  - Re-adicionar parâmetro response_format do openai e adicionar teste
+  - Corrigir configuração de embeddings da ferramenta rag
+  - Garantir que painel de início de execução de fluxo não seja mostrado no plot
+
+  ### Documentação
+  - Atualizar referências de AMP para AOP na documentação
+  - Atualizar AMP para AOP
+
+  ### Contribuidores
+  @Vidit-Ostwal, @gilfeig, @greysonlalonde, @heitorado, @joaomdmoura, @lorenzejay, @markmcd
+
+</Update>
+
+<Update label="22 nov 2025">
+  ## v0.203.2
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/0.203.2)
+
+  ## O que Mudou
+
+  - Bump de versão hotfix de 0.203.1 para 0.203.2
+
+</Update>
+
+<Update label="16 nov 2025">
+  ## v1.5.0
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.5.0)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Adicionar flag de status de conclusão remota de confiança a2a
+  - Buscar e armazenar mais dados sobre servidor de autorização Okta
+  - Implementar hooks antes e depois de chamadas LLM no CrewAgentExecutor
+  - Expor mensagens para TaskOutput e LiteAgentOutputs
+  - Aprimorar descrição de schema do QdrantVectorSearchTool
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Garantir que flags de instrumentação de rastreamento sejam aplicadas corretamente
+  - Corrigir links de documentação de ferramentas personalizadas e adicionar ação de links quebrados do Mintlify
+
+  ### Documentação
+  - Aprimorar documentação de guardrail de tarefa com suporte a validação baseada em LLM
+
+  ### Contribuidores
+  @danielfsbarreto, @greysonlalonde, @heitorado, @lorenzejay, @theCyberTech
+
+</Update>
+
+<Update label="07 nov 2025">
+  ## v1.4.1
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.4.1)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Corrigir tratamento de iterações máximas do agente
+  - Resolver problemas de roteamento para sintaxe de modelo LLM para provedores respeitados
+
+  ### Contribuidores
+  @greysonlalonde
+
+</Update>
+
+<Update label="07 nov 2025">
+  ## v1.4.0
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.4.0)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Adicionar suporte para rotas de plot não-AST
+  - Implementar suporte de primeira classe para MCP
+  - Adicionar dunder de validação Pydantic ao BaseInterceptor
+  - Adicionar suporte para hooks de interceptor de mensagem LLM
+  - Cache de prompts i18n para uso eficiente
+  - Aprimorar QdrantVectorSearchTool
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Corrigir problemas para manter stopwords atualizadas
+  - Resolver valores não pickleable no estado de fluxo
+  - Garantir que lite agents corrijam curso em erros de validação
+  - Corrigir hash de argumento de callback para garantir que cache funcione
+  - Permitir adicionar conteúdo de fonte RAG de URLs válidas
+  - Tornar seleção de nó de plot mais suave
+  - Corrigir IDs de documento duplicados para conhecimento
+
+  ### Refatoração
+  - Melhorar tratamento de execução de ferramenta MCP com concurrent futures
+  - Simplificar tratamento de fluxo, tipagem e logging; atualizar UI e testes
+  - Refatorar gerenciamento de stop word para propriedade
+
+  ### Documentação
+  - Migrar embedder para embedding_model e exigir vectordb em documentação de ferramentas; adicionar exemplos de provedor (en/ko/pt-BR)
+
+  ### Contribuidores
+  @danielfsbarreto, @greysonlalonde, @lorenzejay, @lucasgomide, @tonykipkemboi
+
+</Update>
+
+<Update label="01 nov 2025">
+  ## v1.3.0
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.3.0)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Refatorar tratamento de fluxo, tipagem e logging
+  - Aprimorar QdrantVectorSearchTool
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Corrigir ferramentas Firecrawl e adicionar testes
+  - Refatorar use_stop_words para propriedade e adicionar verificação para stop words
+
+  ### Documentação
+  - Migrar embedder para embedding_model e exigir vectordb em documentação de ferramentas
+  - Adicionar exemplos de provedor em Inglês, Coreano e Português
+
+  ### Refatoração
+  - Melhorar tratamento de fluxo e atualizações de UI
+
+  ### Contribuidores
+  @danielfsbarreto, @greysonlalonde, @lorenzejay, @lucasgomide, @tonykipkemboi
+
+</Update>
+
+<Update label="27 out 2025">
+  ## v1.2.1
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.2.1)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Adicionar suporte para integração Datadog
+  - Suportar apps e mcps em liteagent
+
+  ### Documentação
+  - Descrever variável de ambiente obrigatória para chamar ferramentas Platform para cada integração
+  - Adicionar documentação de integração Datadog
+
+  ### Contribuidores
+  @barieom, @lorenzejay, @lucasgomide, @sabrenner
+
+</Update>
+
+<Update label="24 out 2025">
+  ## v1.2.0
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.2.0)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Atualizar modelo LLM padrão e melhorar logging de erros em utilitários LLM
+  - Alterar diretório de visualização de fluxo e inspeção de método
+
+  ### Removendo Não Utilizados
+  - Remover aisuite
+
+  ### Contribuidores
+  @greysonlalonde, @lorenzejay
+
+</Update>
+
+<Update label="21 out 2025">
+  ## v1.1.0
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.1.0)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Aprimorar InternalInstructor para suportar múltiplos provedores LLM
+  - Implementar base de plugin mypy
+  - Melhorar QdrantVectorSearchTool
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Corrigir links de documentação de integração quebrados
+  - Corrigir chamada de trace dupla e adicionar tipos
+  - Fixar versões de template para mais recente
+
+  ### Documentação
+  - Atualizar detalhes e exemplos de integração LLM
+
+  ### Refatoração
+  - Melhorar tipagem do CrewBase
+
+  ### Contribuidores
+  @cwarre33, @danielfsbarreto, @greysonlalonde, @lorenzejay
+
+</Update>
+
+<Update label="20 out 2025">
+  ## v1.0.0
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.0.0)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Bump de versões para 1.0.0
+  - Aprimorar tratamento de eventos de conhecimento e guardrail na classe Agent
+  - Injetar credenciais do repositório de ferramentas no comando crewai run
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Preservar estrutura de condição aninhada em decoradores Flow
+  - Adicionar parâmetros de print padrão ao método Printer.print
+  - Corrigir erros quando não há input() disponível
+  - Adicionar margem de 10s ao decodificar JWT
+  - Reverter agenda cron ruim
+  - Corrigir agenda cron para executar a cada 5 dias em datas específicas
+  - Usar PATH do sistema para binário Docker em vez de caminho hardcoded
+  - Adicionar configuração CodeQL para excluir corretamente diretórios de template
+
+  ### Documentação
+  - Atualizar política de segurança para relatório de vulnerabilidade
+  - Adicionar guia para capturar logs de telemetria no CrewAI AMP
+  - Adicionar arquivos /resume ausentes
+  - Esclarecer parâmetro de URL de webhook em workflows HITL
+
+  ### Contribuidores
+  @Vidit-Ostwal, @greysonlalonde, @heitorado, @joaomdmoura, @lorenzejay, @lucasgomide, @mplachta, @theCyberTech
+
+</Update>
+
+<Update label="18 out 2025">
+  ## v1.0.0b3 (Pré-lançamento)
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.0.0b3)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Aprimorar funcionalidade e validação de guardrail de tarefa
+  - Melhorar suporte para importar SDK nativo
+  - Adicionar testes nativos Azure
+  - Aprimorar classe BedrockCompletion com funcionalidades avançadas
+  - Aprimorar classe GeminiCompletion com suporte a parâmetro de cliente
+  - Aprimorar classe AnthropicCompletion com parâmetros de cliente adicionais
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Preservar estrutura de condição aninhada em decoradores Flow
+  - Adicionar parâmetros de print padrão ao método Printer.print
+  - Remover prints stdout e melhorar determinismo de teste
+
+  ### Refatoração
+  - Converter módulo de projeto para metaclasse com tipagem completa
+
+  ### Contribuidores
+  @greysonlalonde, @lorenzejay
+
+</Update>
+
+<Update label="16 out 2025">
+  ## v1.0.0b2 (Pré-lançamento)
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.0.0b2)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Aprimorar classe OpenAICompletion com parâmetros de cliente adicionais
+  - Melhorar segurança de thread do event bus e suporte async
+  - Injetar credenciais do repositório de ferramentas no comando crewai run
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Corrigir problema onde ocorre erro se não houver input() disponível
+  - Adicionar margem de 10s ao decodificar JWT
+  - Corrigir cópia e adicionar verificação NOT_SPECIFIED em task.py
+
+  ### Documentação
+  - Garantir que CREWAI_PLATFORM_INTEGRATION_TOKEN seja mencionado na documentação
+  - Atualizar documentação de triggers
+
+  ### Contribuidores
+  @Vidit-Ostwal, @greysonlalonde, @heitorado, @joaomdmoura, @lorenzejay, @lucasgomide
+
+</Update>
+
+<Update label="14 out 2025">
+  ## v1.0.0b1 (Pré-lançamento)
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.0.0b1)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Aprimorar classe OpenAICompletion com parâmetros de cliente adicionais
+  - Melhorar segurança de thread do event bus e suporte async
+  - Implementar integração Bedrock LLM
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Corrigir problema com disponibilidade de input() ausente
+  - Resolver erro de decodificação JWT adicionando margem de 10 segundos
+  - Injetar credenciais do repositório de ferramentas no comando crewai run
+  - Corrigir cópia e adicionar verificação NOT_SPECIFIED em task.py
+
+  ### Documentação
+  - Garantir que CREWAI_PLATFORM_INTEGRATION_TOKEN seja mencionado na documentação
+  - Atualizar documentação de triggers
+
+  ### Contribuidores
+  @Vidit-Ostwal, @greysonlalonde, @heitorado, @joaomdmoura, @lorenzejay, @lucasgomide
+
+</Update>
+
+<Update label="13 out 2025">
+  ## v0.203.1
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/0.203.1)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Melhorias e Correções do Núcleo
+  - Corrigida injeção de credenciais do repositório de ferramentas no comando `crewai run`
+  - Adicionada margem de 10 segundos ao decodificar JWTs para reduzir erros de validação de token
+  - Corrigida (depois revertida) correção de agenda cron destinada a executar jobs a cada 5 dias em datas específicas
+
+  ### Documentação e Guias
+  - Atualizada política de segurança para esclarecer o processo de relatório de vulnerabilidade
+
+</Update>
+
+<Update label="09 out 2025">
+  ## v1.0.0a4 (Pré-lançamento)
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.0.0a4)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Aprimorar tratamento de eventos de conhecimento e guardrail na classe Agent
+  - Introduzir comandos de listagem e execução de trigger para desenvolvimento local
+  - Atualizar documentação com nova abordagem para consumir Platform Actions
+  - Adicionar guia para capturar logs de telemetria no CrewAI AMP
+
+  ### Correções de Bugs
+  - Reverter agenda cron ruim
+  - Corrigir agenda cron para executar a cada 5 dias em datas específicas
+  - Remover linha duplicada e adicionar variável de ambiente explícita
+
+  ### Contribuidores
+  @greysonlalonde, @heitorado, @joaomdmoura, @lorenzejay, @lucasgomide, @mplachta, @theCyberTech
+
+</Update>
+
+<Update label="07 out 2025">
+  ## v1.0.0a3 (Pré-lançamento)
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.0.0a3)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Funcionalidades
+  - Adicionar suporte a agente para ações de plataforma
+  - Adicionar argumento de interpretador para ferramenta de execução de código
+  - Suporte direto para execução de apps de plataforma
+
+  ### Documentação
+  - Adicionar documentação de ações de plataforma
+  - Adicionar tipos de transporte stdio e sse à documentação MCP
+  - Atualizar lista de modelos AWS
+
+  ### Contribuidores
+  @greysonlalonde, @heitorado, @lorenzejay, @lucasgomide
+
+</Update>
+
+<Update label="03 out 2025">
+  ## v1.0.0a2 (Pré-lançamento)
+
+  [Ver release no GitHub](https://github.com/crewAIInc/crewAI/releases/tag/1.0.0a2)
+
+  ## O que Mudou
+
+  ### Melhorias e Correções do Núcleo
+  - Atualizações de CI para monorepo
+  - Atualizar modelo Anthropic padrão para claude-sonnet-4-20250514
+  - Corrigir testes para atualização de modelo
+
+  ### Contribuidores
+  @greysonlalonde, @lorenzejay
+
+</Update>
+
 <Update label="30 set 2025">
  ## v1.0.0a1

--- a/docs/pt-BR/concepts/flows.mdx
+++ b/docs/pt-BR/concepts/flows.mdx
@@ -309,6 +309,10 @@ Ao executar esse Flow, a saída será diferente dependendo do valor booleano ale

 ### Human in the Loop (feedback humano)

+<Note>
+O decorador `@human_feedback` requer **CrewAI versão 1.8.0 ou superior**.
+</Note>
+
 O decorador `@human_feedback` permite fluxos de trabalho human-in-the-loop, pausando a execução do flow para coletar feedback de um humano. Isso é útil para portões de aprovação, revisão de qualidade e pontos de decisão que requerem julgamento humano.

 ```python Code
--- a/docs/pt-BR/enterprise/features/pii-trace-redactions.mdx
+++ b/docs/pt-BR/enterprise/features/pii-trace-redactions.mdx
@@ -0,0 +1,342 @@
+---
+title: Redação de PII para Traces
+description: "Redija automaticamente dados sensíveis de traces de execução de crews e flows"
+icon: "lock"
+mode: "wide"
+---
+
+## Visão Geral
+
+A Redação de PII é um recurso do CrewAI AMP que detecta e mascara automaticamente Informações de Identificação Pessoal (PII) nos traces de execução de crews e flows. Isso garante que dados sensíveis como números de cartão de crédito, CPF, endereços de e-mail e nomes não sejam expostos nos traces do CrewAI AMP. Você também pode criar reconhecedores personalizados para proteger dados específicos da sua organização.
+
+
+<Info>
+  A Redação de PII está disponível no plano Enterprise.
+  A implantação deve ser versão 1.8.0 ou superior.
+</Info>
+
+
+<Frame>
+  ![Visão Geral da Redação de PII](/images/enterprise/pii_mask_recognizer_trace_example.png)
+</Frame>
+
+
+## Por Que a Redação de PII é Importante
+
+Ao executar agentes de IA em produção, informações sensíveis frequentemente fluem através das suas crews:
+
+- Dados de clientes de integrações CRM
+- Informações financeiras de processadores de pagamento
+- Detalhes pessoais de envios de formulários
+- Dados internos de funcionários
+
+Sem a redação adequada, esses dados aparecem nos traces, tornando a conformidade com regulamentações como LGPD, HIPAA e PCI-DSS desafiadora. A Redação de PII resolve isso mascarando automaticamente dados sensíveis antes de serem armazenados nos traces.
+
+## Como Funciona
+
+1. **Detectar** - Escanear dados de eventos de trace para padrões de PII conhecidos
+2. **Classificar** - Identificar o tipo de dado sensível (cartão de crédito, CPF, e-mail, etc.)
+3. **Mascarar/Redigir** - Substituir os dados sensíveis por valores mascarados com base na sua configuração
+
+```
+Original: "Entre em contato com john.doe@company.com ou ligue para 555-123-4567"
+Redigido: "Entre em contato com <EMAIL_ADDRESS> ou ligue para <PHONE_NUMBER>"
+```
+
+## Habilitando a Redação de PII
+
+<Info>
+  Você deve estar no plano Enterprise e sua implantação deve ser versão 1.8.0 ou superior para usar este recurso.
+</Info>
+
+<Steps>
+  <Step title="Navegue até Configurações da Crew">
+    No painel do CrewAI AMP, selecione sua crew implantada e vá para uma de suas implantações/automações, depois navegue até **Settings** → **PII Protection**.
+  </Step>
+
+  <Step title="Habilitar Proteção PII">
+    Ative **PII Redaction for Traces**. Isso habilitará a varredura automática e redação de dados de trace.
+
+    <Info>
+      Você precisa habilitar manualmente a Redação de PII para cada implantação.
+    </Info>
+
+    <Frame>
+      ![Habilitar Redação de PII](/images/enterprise/pii_mask_recognizer_enable.png)
+    </Frame>
+  </Step>
+
+  <Step title="Configurar Tipos de Entidade">
+    Selecione quais tipos de PII detectar e redigir. Cada entidade pode ser habilitada ou desabilitada individualmente.
+
+    <Frame>
+      ![Configurar Entidades](/images/enterprise/pii_mask_recognizer_supported_entities.png)
+    </Frame>
+  </Step>
+
+  <Step title="Salvar">
+    Salve sua configuração. A redação de PII estará ativa em todas as execuções subsequentes da crew, sem necessidade de reimplantação.
+  </Step>
+</Steps>
+
+## Tipos de Entidade Suportados
+
+O CrewAI suporta os seguintes tipos de entidade PII, organizados por categoria.
+
+### Entidades Globais
+
+| Entidade | Descrição | Exemplo |
+|----------|-----------|---------|
+| `CREDIT_CARD` | Números de cartão de crédito/débito | "4111-1111-1111-1111" |
+| `CRYPTO` | Endereços de carteira de criptomoedas | "bc1qxy2kgd..." |
+| `DATE_TIME` | Datas e horários | "15 de janeiro de 2024" |
+| `EMAIL_ADDRESS` | Endereços de e-mail | "john@example.com" |
+| `IBAN_CODE` | Números de conta bancária internacional | "DE89 3704 0044 0532 0130 00" |
+| `IP_ADDRESS` | Endereços IPv4 e IPv6 | "192.168.1.1" |
+| `LOCATION` | Localizações geográficas | "São Paulo" |
+| `MEDICAL_LICENSE` | Números de licença médica | "CRM12345" |
+| `NRP` | Nacionalidades, grupos religiosos ou políticos | - |
+| `PERSON` | Nomes pessoais | "João Silva" |
+| `PHONE_NUMBER` | Números de telefone em vários formatos | "+55 (11) 98765-4321" |
+| `URL` | URLs da web | "https://example.com" |
+
+### Entidades Específicas dos EUA
+
+| Entidade | Descrição | Exemplo |
+|----------|-----------|---------|
+| `US_BANK_NUMBER` | Números de conta bancária dos EUA | "1234567890" |
+| `US_DRIVER_LICENSE` | Números de carteira de motorista dos EUA | "D1234567" |
+| `US_ITIN` | Número de Identificação de Contribuinte Individual | "900-70-0000" |
+| `US_PASSPORT` | Números de passaporte dos EUA | "123456789" |
+| `US_SSN` | Números de Seguro Social | "123-45-6789" |
+
+## Ações de Redação
+
+Para cada entidade habilitada, você pode configurar como os dados são redigidos:
+
+| Ação | Descrição | Exemplo de Saída |
+|------|-----------|------------------|
+| `mask` | Substituir pelo rótulo do tipo de entidade | `<CREDIT_CARD>` |
+| `redact` | Remover completamente o texto | *(vazio)* |
+
+## Reconhecedores Personalizados
+
+Além das entidades integradas, você pode criar **reconhecedores personalizados** para detectar padrões de PII específicos da sua organização.
+
+<Frame>
+  ![Reconhecedores Personalizados](/images/enterprise/pii_mask_recognizer.png)
+</Frame>
+
+### Tipos de Reconhecedores
+
+Você tem duas opções para reconhecedores personalizados:
+
+| Tipo | Melhor Para | Exemplo de Caso de Uso |
+|------|-------------|------------------------|
+| **Baseado em Padrão (Regex)** | Dados estruturados com formatos previsíveis | Valores de salário, IDs de funcionários, códigos de projeto |
+| **Lista de Negação** | Correspondências exatas de strings | Nomes de empresas, codinomes internos, termos específicos |
+
+### Criando um Reconhecedor Personalizado
+
+<Steps>
+  <Step title="Navegue até Reconhecedores Personalizados">
+    Vá para **Settings** da Organização → **Organization** → **Add Recognizer**.
+  </Step>
+
+  <Step title="Configure o Reconhecedor">
+    <Frame>
+      ![Configurar Reconhecedor](/images/enterprise/pii_mask_recognizer_create.png)
+    </Frame>
+
+    Configure os seguintes campos:
+    - **Name**: Um nome descritivo para o reconhecedor
+    - **Entity Type**: O rótulo da entidade que aparecerá na saída redigida (ex.: `EMPLOYEE_ID`, `SALARY`)
+    - **Type**: Escolha entre Padrão Regex ou Lista de Negação
+    - **Pattern/Values**: Padrão regex ou lista de strings para corresponder
+    - **Confidence Threshold**: Pontuação mínima (0.0-1.0) necessária para uma correspondência acionar a redação. Valores mais altos (ex.: 0.8) reduzem falsos positivos, mas podem perder algumas correspondências. Valores mais baixos (ex.: 0.5) capturam mais correspondências, mas podem redigir em excesso. O padrão é 0.8.
+    - **Context Words** (opcional): Palavras que aumentam a confiança de detecção quando encontradas próximas
+  </Step>
+
+  <Step title="Salvar">
+    Salve o reconhecedor. Ele estará disponível para habilitar em suas implantações.
+  </Step>
+</Steps>
+
+### Entendendo os Tipos de Entidade
+
+O **Entity Type** determina como o conteúdo correspondido aparece nos traces redigidos:
+
+```
+Entity Type: SALARY
+Pattern: salary:\s*\$\s*\d+
+Entrada: "Salário do funcionário: $50,000"
+Saída: "Salário do funcionário <SALARY>"
+```
+
+### Usando Palavras de Contexto
+
+Palavras de contexto melhoram a precisão aumentando a confiança quando termos específicos aparecem próximos ao padrão correspondido:
+
+```
+Context Words: "project", "code", "internal"
+Entity Type: PROJECT_CODE
+Pattern: PRJ-\d{4}
+```
+
+Quando "project" ou "code" aparece próximo a "PRJ-1234", o reconhecedor tem maior confiança de que é uma correspondência verdadeira, reduzindo falsos positivos.
+
+
+## Visualizando Traces Redigidos
+
+Uma vez que a redação de PII está habilitada, seus traces mostrarão valores redigidos no lugar de dados sensíveis:
+
+```
+Task Output: "Cliente <PERSON> fez o pedido #12345.
+E-mail de contato: <EMAIL_ADDRESS>, telefone: <PHONE_NUMBER>.
+Pagamento processado para cartão terminando em <CREDIT_CARD>."
+```
+
+Os valores redigidos são claramente marcados com colchetes angulares e o rótulo do tipo de entidade (ex.: `<EMAIL_ADDRESS>`), facilitando entender quais dados foram protegidos enquanto ainda permite depurar e monitorar o comportamento da crew.
+
+
+
+## Melhores Práticas
+
+### Considerações de Desempenho
+
+<Steps>
+  <Step title="Habilite Apenas Entidades Necessárias">
+    Cada entidade habilitada adiciona sobrecarga de processamento. Habilite apenas entidades relevantes para seus dados.
+  </Step>
+
+  <Step title="Use Padrões Específicos">
+    Para reconhecedores personalizados, use padrões específicos para reduzir falsos positivos e melhorar o desempenho. Padrões regex são melhores para identificar padrões específicos nos traces como salário, ID de funcionário, código de projeto, etc. Reconhecedores de lista de negação são melhores para identificar strings exatas nos traces como nomes de empresas, codinomes internos, etc.
+  </Step>
+
+  <Step title="Aproveite Palavras de Contexto">
+    Palavras de contexto melhoram a precisão acionando a detecção apenas quando o texto circundante corresponde.
+  </Step>
+</Steps>
+
+## Solução de Problemas
+
+<Accordion title="PII Não Está Sendo Redigido">
+  **Possíveis Causas:**
+  - Tipo de entidade não habilitado na configuração
+  - Padrão não corresponde ao formato dos dados
+  - Reconhecedor personalizado tem erros de sintaxe
+
+  **Soluções:**
+  - Verifique se a entidade está habilitada em Settings → Security
+  - Teste padrões regex com dados de amostra
+  - Verifique logs para erros de configuração
+</Accordion>
+
+<Accordion title="Muitos Dados Estão Sendo Redigidos">
+  **Possíveis Causas:**
+  - Tipos de entidade muito amplos habilitados (ex.: `DATE_TIME` captura datas em todos os lugares)
+  - Padrões de reconhecedor personalizado são muito gerais
+
+  **Soluções:**
+  - Desabilite entidades que causam falsos positivos
+  - Torne padrões personalizados mais específicos
+  - Adicione palavras de contexto para melhorar a precisão
+</Accordion>
+
+<Accordion title="Problemas de Desempenho">
+  **Possíveis Causas:**
+  - Muitas entidades habilitadas
+  - Entidades baseadas em NLP (`PERSON`, `LOCATION`, `NRP`) são computacionalmente caras pois usam modelos de machine learning
+
+  **Soluções:**
+  - Habilite apenas entidades que você realmente precisa
+  - Considere usar alternativas baseadas em padrão quando possível
+  - Monitore tempos de processamento de trace no painel
+</Accordion>
+
+---
+
+## Exemplo Prático: Correspondência de Padrão de Salário
+
+Este exemplo demonstra como criar um reconhecedor personalizado para detectar e mascarar informações de salário em seus traces.
+
+### Caso de Uso
+
+Sua crew processa dados de funcionários ou financeiros que incluem informações de salário em formatos como:
+- `salary: $50,000`
+- `salary: $125,000.00`
+- `salary:$1,500.50`
+
+Você deseja mascarar automaticamente esses valores para proteger dados sensíveis de remuneração.
+
+### Configuração
+
+<Frame>
+  ![Configuração do Reconhecedor de Salário](/images/enterprise/pii_mask_custom_recognizer_salary.png)
+</Frame>
+
+| Campo | Valor |
+|-------|-------|
+| **Name** | `SALARY` |
+| **Entity Type** | `SALARY` |
+| **Type** | Regex Pattern |
+| **Regex Pattern** | `salary:\s*\$\s*\d{1,3}(,\d{3})*(\.\d{2})?` |
+| **Action** | Mask |
+| **Confidence Threshold** | `0.8` |
+| **Context Words** | `salary, compensation, pay, wage, income` |
+
+### Análise do Padrão Regex
+
+| Componente do Padrão | Significado |
+|----------------------|-------------|
+| `salary:` | Corresponde ao texto literal "salary:" |
+| `\s*` | Corresponde a zero ou mais caracteres de espaço em branco |
+| `\$` | Corresponde ao sinal de dólar (escapado) |
+| `\s*` | Corresponde a zero ou mais caracteres de espaço em branco após $ |
+| `\d{1,3}` | Corresponde a 1-3 dígitos (ex.: "1", "50", "125") |
+| `(,\d{3})*` | Corresponde a milhares separados por vírgula (ex.: ",000", ",500,000") |
+| `(\.\d{2})?` | Opcionalmente corresponde a centavos (ex.: ".00", ".50") |
+
+### Resultados de Exemplo
+
+```
+Original: "Registro do funcionário mostra salary: $125,000.00 anualmente"
+Redigido: "Registro do funcionário mostra <SALARY> anualmente"
+
+Original: "Salário base salary:$50,000 com potencial de bônus"
+Redigido: "Salário base <SALARY> com potencial de bônus"
+```
+
+<Tip>
+  Adicionar palavras de contexto como "salary", "compensation", "pay", "wage" e "income" ajuda a aumentar a confiança de detecção quando esses termos aparecem próximos ao padrão correspondido, reduzindo falsos positivos.
+</Tip>
+
+### Habilite o Reconhecedor para Suas Implantações
+
+<Warning>
+  Criar um reconhecedor personalizado no nível da organização não o habilita automaticamente para suas implantações. Você deve habilitar manualmente cada reconhecedor para cada implantação onde deseja aplicá-lo.
+</Warning>
+
+Após criar seu reconhecedor personalizado, habilite-o para cada implantação:
+
+<Steps>
+  <Step title="Navegue até Sua Implantação">
+    Vá para sua implantação/automação e abra **Settings** → **PII Protection**.
+  </Step>
+
+  <Step title="Selecione Reconhecedores Personalizados">
+    Em **Mask Recognizers**, você verá os reconhecedores definidos pela sua organização. Marque a caixa ao lado dos reconhecedores que deseja habilitar.
+
+    <Frame>
+      ![Habilitar Reconhecedor Personalizado](/images/enterprise/pii_mask_recognizers_options.png)
+    </Frame>
+  </Step>
+
+  <Step title="Salvar Configuração">
+    Salve suas alterações. O reconhecedor estará ativo em todas as execuções subsequentes para esta implantação.
+  </Step>
+</Steps>
+
+<Info>
+  Repita este processo para cada implantação onde você precisa do reconhecedor personalizado. Isso oferece controle granular sobre quais reconhecedores estão ativos em diferentes ambientes (ex.: desenvolvimento vs. produção).
+</Info>
--- a/docs/pt-BR/learn/human-feedback-in-flows.mdx
+++ b/docs/pt-BR/learn/human-feedback-in-flows.mdx
@@ -7,6 +7,10 @@ mode: "wide"

 ## Visão Geral

+<Note>
+O decorador `@human_feedback` requer **CrewAI versão 1.8.0 ou superior**. Certifique-se de atualizar sua instalação antes de usar este recurso.
+</Note>
+
 O decorador `@human_feedback` permite fluxos de trabalho human-in-the-loop (HITL) diretamente nos CrewAI Flows. Ele permite pausar a execução do flow, apresentar a saída para um humano revisar, coletar seu feedback e, opcionalmente, rotear para diferentes listeners com base no resultado do feedback.

 Isso é particularmente valioso para:
--- a/docs/pt-BR/learn/human-in-the-loop.mdx
+++ b/docs/pt-BR/learn/human-in-the-loop.mdx
@@ -5,9 +5,22 @@ icon: "user-check"
 mode: "wide"
 ---

-Human-in-the-Loop (HITL) é uma abordagem poderosa que combina a inteligência artificial com a experiência humana para aprimorar a tomada de decisões e melhorar os resultados das tarefas. Este guia mostra como implementar HITL dentro da CrewAI.
+Human-in-the-Loop (HITL) é uma abordagem poderosa que combina a inteligência artificial com a experiência humana para aprimorar a tomada de decisões e melhorar os resultados das tarefas. CrewAI oferece várias maneiras de implementar HITL dependendo das suas necessidades.

-## Configurando Workflows HITL
+## Escolhendo Sua Abordagem HITL
+
+CrewAI oferece duas abordagens principais para implementar workflows human-in-the-loop:
+
+| Abordagem | Melhor Para | Integração | Versão |
+|----------|----------|-------------|---------|
+| **Baseada em Flow** (decorador `@human_feedback`) | Desenvolvimento local, revisão via console, workflows síncronos | [Feedback Humano em Flows](/pt-BR/learn/human-feedback-in-flows) | **1.8.0+** |
+| **Baseada em Webhook** (Enterprise) | Deployments em produção, workflows assíncronos, integrações externas (Slack, Teams, etc.) | Este guia | - |
+
+<Tip>
+Se você está construindo flows e deseja adicionar etapas de revisão humana com roteamento baseado em feedback, confira o guia [Feedback Humano em Flows](/pt-BR/learn/human-feedback-in-flows) para o decorador `@human_feedback`.
+</Tip>
+
+## Configurando Workflows HITL Baseados em Webhook

 <Steps>
    <Step title="Configure sua Tarefa">
--- a/docs/pt-BR/observability/galileo.mdx
+++ b/docs/pt-BR/observability/galileo.mdx
@@ -0,0 +1,115 @@
+---
+title: Galileo Galileu
+description: Integração Galileo para rastreamento e avaliação CrewAI
+icon: telescope
+mode: "wide"
+---
+
+## Visão geral
+
+Este guia demonstra como integrar o **Galileo**com o **CrewAI**
+para rastreamento abrangente e engenharia de avaliação.
+Ao final deste guia, você será capaz de rastrear seus agentes CrewAI,
+monitorar seu desempenho e avaliar seu comportamento com
+A poderosa plataforma de observabilidade do Galileo.
+
+> **O que é Galileo?**[Galileo](https://galileo.ai/) é avaliação e observabilidade de IA
+plataforma que oferece rastreamento, avaliação e
+e monitoramento de aplicações de IA. Ele permite que as equipes capturem a verdade,
+criar grades de proteção robustas e realizar experimentos sistemáticos com
+rastreamento de experimentos integrado e análise de desempenho -garantindo confiabilidade,
+transparência e melhoria contínua em todo o ciclo de vida da IA.
+
+## Primeiros passos
+
+Este tutorial segue o [CrewAI Quickstart](pt-BR/quickstart) e mostra como adicionar
+[CrewAIEventListener] do Galileo(https://v2docs.galileo.ai/sdk-api/python/reference/handlers/crewai/handler),
+um manipulador de eventos.
+Para mais informações, consulte Galileu
+[Adicionar Galileo a um aplicativo CrewAI](https://v2docs.galileo.ai/how-to-guides/third-party-integrations/add-galileo-to-crewai/add-galileo-to-crewai)
+guia prático.
+
+> **Observação**Este tutorial pressupõe que você concluiu o [CrewAI Quickstart](pt-BR/quickstart).
+Se você quiser um exemplo completo e abrangente, consulte o Galileo
+[Repositório de exemplo SDK da CrewAI](https://github.com/rungalileo/sdk-examples/tree/main/python/agent/crew-ai).
+
+### Etapa 1: instalar dependências
+
+Instale as dependências necessárias para seu aplicativo.
+Crie um ambiente virtual usando seu método preferido,
+em seguida, instale dependências dentro desse ambiente usando seu
+ferramenta preferida:
+
+```bash
+uv add galileo 
+```
+
+### Etapa 2: adicione ao arquivo .env do [CrewAI Quickstart](/pt-BR/quickstart)
+
+```bash
+# Your Galileo API key
+GALILEO_API_KEY="your-galileo-api-key"
+
+# Your Galileo project name
+GALILEO_PROJECT="your-galileo-project-name"
+
+# The name of the Log stream you want to use for logging
+GALILEO_LOG_STREAM="your-galileo-log-stream "
+```
+
+### Etapa 3: adicionar o ouvinte de eventos Galileo
+
+Para habilitar o registro com Galileo, você precisa criar uma instância do `CrewAIEventListener`.
+Importe o pacote manipulador Galileo CrewAI por
+adicionando o seguinte código no topo do seu arquivo main.py:
+
+```python
+from galileo.handlers.crewai.handler import CrewAIEventListener
+```
+
+No início da sua função run, crie o ouvinte de evento:
+
+```python
+def run():
+    # Create the event listener
+    CrewAIEventListener()
+    # The rest of your existing code goes here
+```
+
+Quando você cria a instância do listener, ela é automaticamente
+registrado na CrewAI.
+
+### Etapa 4: administre sua Crew
+
+Administre sua Crew com o CrewAI CLI:
+
+```bash
+crewai run
+```
+
+### Passo 5: Visualize os traços no Galileo
+
+Assim que sua tripulação terminar, os rastros serão eliminados e aparecerão no Galileo.
+
+![Galileo trace view](/images/galileo-trace-veiw.png)
+  
+## Compreendendo a integração do Galileo
+
+Galileo se integra ao CrewAI registrando um ouvinte de evento
+que captura eventos de execução da tripulação (por exemplo, ações do agente, chamadas de ferramentas, respostas do modelo)
+e os encaminha ao Galileo para observabilidade e avaliação.
+
+### Compreendendo o ouvinte de eventos
+
+Criar uma instância `CrewAIEventListener()` é tudo o que você precisa
+necessário para habilitar o Galileo para uma execução do CrewAI. Quando instanciado, o ouvinte:
+
+-Registra-se automaticamente no CrewAI
+-Lê a configuração do Galileo a partir de variáveis de ambiente
+-Registra todos os dados de execução no projeto Galileo e fluxo de log especificado por
+  `GALILEO_PROJECT` e `GALILEO_LOG_STREAM`
+
+Nenhuma configuração adicional ou alterações de código são necessárias.
+Todos os dados desta execução são registados no projecto Galileo e
+fluxo de log especificado pela configuração do seu ambiente
+(por exemplo, GALILEO_PROJECT e GALILEO_LOG_STREAM).