feat: Introduce production-ready Flows and Crews architecture with ne… (#4003)

* feat: Introduce production-ready Flows and Crews architecture with new runner and updated documentation across multiple languages.

* ko and pt-br for tracing missing links

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Co-authored-by: Greyson LaLonde <greyson.r.lalonde@gmail.com>

docs/ko/observability/tracing.mdx

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+title: CrewAI Tracing
+description: CrewAI AOP 플랫폼을 사용한 CrewAI Crews 및 Flows의 내장 추적
+icon: magnifying-glass-chart
+mode: "wide"
+---
+
+# CrewAI 내장 추적 (Built-in Tracing)
+
+CrewAI는 Crews와 Flows를 실시간으로 모니터링하고 디버깅할 수 있는 내장 추적 기능을 제공합니다. 이 가이드는 CrewAI의 통합 관측 가능성 플랫폼을 사용하여 **Crews**와 **Flows** 모두에 대한 추적을 활성화하는 방법을 보여줍니다.
+
+> **CrewAI Tracing이란?** CrewAI의 내장 추적은 agent 결정, 작업 실행 타임라인, 도구 사용, LLM 호출을 포함한 AI agent에 대한 포괄적인 관측 가능성을 제공하며, 모두 [CrewAI AOP 플랫폼](https://app.crewai.com)을 통해 액세스할 수 있습니다.
+
+![CrewAI Tracing Interface](/images/crewai-tracing.png)
+
+## 사전 요구 사항
+
+CrewAI 추적을 사용하기 전에 다음이 필요합니다:
+
+1. **CrewAI AOP 계정**: [app.crewai.com](https://app.crewai.com)에서 무료 계정에 가입하세요
+2. **CLI 인증**: CrewAI CLI를 사용하여 로컬 환경을 인증하세요
+
+```bash
+crewai login
+```
+
+## 설정 지침
+
+### 1단계: CrewAI AOP 계정 생성
+
+[app.crewai.com](https://app.crewai.com)을 방문하여 무료 계정을 만드세요. 이를 통해 추적, 메트릭을 보고 crews를 관리할 수 있는 CrewAI AOP 플랫폼에 액세스할 수 있습니다.
+
+### 2단계: CrewAI CLI 설치 및 인증
+
+아직 설치하지 않았다면 CLI 도구와 함께 CrewAI를 설치하세요:
+
+```bash
+uv add crewai[tools]
+```
+
+그런 다음 CrewAI AOP 계정으로 CLI를 인증하세요:
+
+```bash
+crewai login
+```
+
+이 명령은 다음을 수행합니다:
+1. 브라우저에서 인증 페이지를 엽니다
+2. 장치 코드를 입력하라는 메시지를 표시합니다
+3. CrewAI AOP 계정으로 로컬 환경을 인증합니다
+4. 로컬 개발을 위한 추적 기능을 활성화합니다
+
+### 3단계: Crew에서 추적 활성화
+
+`tracing` 매개변수를 `True`로 설정하여 Crew에 대한 추적을 활성화할 수 있습니다:
+
+```python
+from crewai import Agent, Crew, Process, Task
+from crewai_tools import SerperDevTool
+
+# Define your agents
+researcher = Agent(
+    role="Senior Research Analyst",
+    goal="Uncover cutting-edge developments in AI and data science",
+    backstory=\"\"\"You work at a leading tech think tank.
+    Your expertise lies in identifying emerging trends.
+    You have a knack for dissecting complex data and presenting actionable insights.\"\"\",
+    verbose=True,
+    tools=[SerperDevTool()],
+)
+
+writer = Agent(
+    role="Tech Content Strategist",
+    goal="Craft compelling content on tech advancements",
+    backstory=\"\"\"You are a renowned Content Strategist, known for your insightful and engaging articles.
+    You transform complex concepts into compelling narratives.\"\"\",
+    verbose=True,
+)
+
+# Create tasks for your agents
+research_task = Task(
+    description=\"\"\"Conduct a comprehensive analysis of the latest advancements in AI in 2024.
+    Identify key trends, breakthrough technologies, and potential industry impacts.\"\"\",
+    expected_output="Full analysis report in bullet points",
+    agent=researcher,
+)
+
+writing_task = Task(
+    description=\"\"\"Using the insights provided, develop an engaging blog
+    post that highlights the most significant AI advancements.
+    Your post should be informative yet accessible, catering to a tech-savvy audience.\"\"\",
+    expected_output="Full blog post of at least 4 paragraphs",
+    agent=writer,
+)
+
+# Enable tracing in your crew
+crew = Crew(
+    agents=[researcher, writer],
+    tasks=[research_task, writing_task],
+    process=Process.sequential,
+    tracing=True,  # Enable built-in tracing
+    verbose=True
+)
+
+# Execute your crew
+result = crew.kickoff()
+```
+
+### 4단계: Flow에서 추적 활성화
+
+마찬가지로 CrewAI Flows에 대한 추적을 활성화할 수 있습니다:
+
+```python
+from crewai.flow.flow import Flow, listen, start
+from pydantic import BaseModel
+
+class ExampleState(BaseModel):
+    counter: int = 0
+    message: str = ""
+
+class ExampleFlow(Flow[ExampleState]):
+    def __init__(self):
+        super().__init__(tracing=True)  # Enable tracing for the flow
+
+    @start()
+    def first_method(self):
+        print("Starting the flow")
+        self.state.counter = 1
+        self.state.message = "Flow started"
+        return "continue"
+
+    @listen("continue")
+    def second_method(self):
+        print("Continuing the flow")
+        self.state.counter += 1
+        self.state.message = "Flow continued"
+        return "finish"
+
+    @listen("finish")
+    def final_method(self):
+        print("Finishing the flow")
+        self.state.counter += 1
+        self.state.message = "Flow completed"
+
+# Create and run the flow with tracing enabled
+flow = ExampleFlow(tracing=True)
+result = flow.kickoff()
+```
+
+### 5단계: CrewAI AOP 대시보드에서 추적 보기
+
+crew 또는 flow를 실행한 후 CrewAI AOP 대시보드에서 CrewAI 애플리케이션이 생성한 추적을 볼 수 있습니다. agent 상호 작용, 도구 사용 및 LLM 호출의 세부 단계를 볼 수 있습니다.
+아래 링크를 클릭하여 추적을 보거나 대시보드의 추적 탭으로 이동하세요 [여기](https://app.crewai.com/crewai_plus/trace_batches)
+![CrewAI Tracing Interface](/images/view-traces.png)
+
+
+### 대안: 환경 변수 구성
+
+환경 변수를 설정하여 전역적으로 추적을 활성화할 수도 있습니다:
+
+```bash
+export CREWAI_TRACING_ENABLED=true
+```
+
+또는 `.env` 파일에 추가하세요:
+
+```env
+CREWAI_TRACING_ENABLED=true
+```
+
+이 환경 변수가 설정되면 `tracing=True`를 명시적으로 설정하지 않아도 모든 Crews와 Flows에 자동으로 추적이 활성화됩니다.
+
+## 추적 보기
+
+### CrewAI AOP 대시보드 액세스
+
+1. [app.crewai.com](https://app.crewai.com)을 방문하여 계정에 로그인하세요
+2. 프로젝트 대시보드로 이동하세요
+3. **Traces** 탭을 클릭하여 실행 세부 정보를 확인하세요
+
+### 추적에서 볼 수 있는 내용
+
+CrewAI 추적은 다음에 대한 포괄적인 가시성을 제공합니다:
+
+- **Agent 결정**: agent가 작업을 통해 어떻게 추론하고 결정을 내리는지 확인하세요
+- **작업 실행 타임라인**: 작업 시퀀스 및 종속성의 시각적 표현
+- **도구 사용**: 어떤 도구가 호출되고 그 결과를 모니터링하세요
+- **LLM 호출**: 프롬프트 및 응답을 포함한 모든 언어 모델 상호 작용을 추적하세요
+- **성능 메트릭**: 실행 시간, 토큰 사용량 및 비용
+- **오류 추적**: 세부 오류 정보 및 스택 추적
+
+### 추적 기능
+- **실행 타임라인**: 실행의 다양한 단계를 클릭하여 확인하세요
+- **세부 로그**: 디버깅을 위한 포괄적인 로그에 액세스하세요
+- **성능 분석**: 실행 패턴을 분석하고 성능을 최적화하세요
+- **내보내기 기능**: 추가 분석을 위해 추적을 다운로드하세요
+
+### 인증 문제
+
+인증 문제가 발생하는 경우:
+
+1. 로그인되어 있는지 확인하세요: `crewai login`
+2. 인터넷 연결을 확인하세요
+3. [app.crewai.com](https://app.crewai.com)에서 계정을 확인하세요
+
+### 추적이 나타나지 않음
+
+대시보드에 추적이 표시되지 않는 경우:
+
+1. Crew/Flow에서 `tracing=True`가 설정되어 있는지 확인하세요
+2. 환경 변수를 사용하는 경우 `CREWAI_TRACING_ENABLED=true`인지 확인하세요
+3. `crewai login`으로 인증되었는지 확인하세요
+4. crew/flow가 실제로 실행되고 있는지 확인하세요