fix: update outdated CrewAI Toolkit links in docs

Update all references from the old personal repo URL
(github.com/joaomdmoura/crewai-tools) to the current monorepo location
(github.com/crewAIInc/crewAI/tree/main/lib/crewai-tools) across all
language versions (en, ko, ar, pt-BR) of the docs.

Add regression test to prevent future link rot.

Fixes #5253

Co-Authored-By: João <joao@crewai.com>

.github/security.md

@@ -5,10 +5,7 @@ CrewAI ecosystem.
 
 ### How to Report
 
-Please submit reports through one of the following channels:
-
-- **crewai-vdp-ess@submit.bugcrowd.com**
-- https://security.crewai.com
+Please submit reports to **crewai-vdp-ess@submit.bugcrowd.com**
 
 - **Please do not** disclose vulnerabilities via public GitHub issues, pull requests,
   or social media

.github/workflows/build-uv-cache.yml

@@ -23,12 +23,12 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Checkout repository
-        uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+        uses: actions/checkout@v4
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
+        uses: astral-sh/setup-uv@v6
         with:
-          version: "0.11.3"
+          version: "0.8.4"
           python-version: ${{ matrix.python-version }}
           enable-cache: false
 
@@ -39,7 +39,7 @@ jobs:
           echo "Cache populated successfully"
 
       - name: Save uv caches
-        uses: actions/cache/save@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/save@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv

.github/workflows/codeql.yml

@@ -59,7 +59,7 @@ jobs:
         # your codebase is analyzed, see https://docs.github.com/en/code-security/code-scanning/creating-an-advanced-setup-for-code-scanning/codeql-code-scanning-for-compiled-languages
     steps:
     - name: Checkout repository
-      uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+      uses: actions/checkout@v4
 
     # Add any setup steps before running the `github/codeql-action/init` action.
     # This includes steps like installing compilers or runtimes (`actions/setup-node`
@@ -69,7 +69,7 @@ jobs:
 
     # Initializes the CodeQL tools for scanning.
     - name: Initialize CodeQL
-      uses: github/codeql-action/init@9e0d7b8d25671d64c341c19c0152d693099fb5ba # v4.35.5
+      uses: github/codeql-action/init@v4
       with:
         languages: ${{ matrix.language }}
         build-mode: ${{ matrix.build-mode }}
@@ -98,6 +98,6 @@ jobs:
         exit 1
 
     - name: Perform CodeQL Analysis
-      uses: github/codeql-action/analyze@9e0d7b8d25671d64c341c19c0152d693099fb5ba # v4.35.5
+      uses: github/codeql-action/analyze@v4
       with:
         category: "/language:${{matrix.language}}"

.github/workflows/docs-broken-links.yml

@@ -13,18 +13,15 @@ on:
       - "docs.json"
   workflow_dispatch:
 
-permissions:
-  contents: read
-
 jobs:
   check-links:
     name: Check broken links
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+      - uses: actions/checkout@v4
 
       - name: Set up Node
-        uses: actions/setup-node@49933ea5288caeca8642d1e84afbd3f7d6820020 # v4.4.0
+        uses: actions/setup-node@v4
         with:
           node-version: "22"
 

.github/workflows/generate-tool-specs.yml

@@ -14,7 +14,6 @@ permissions:
 
 jobs:
   generate-specs:
-    if: github.event_name == 'workflow_dispatch' || github.event.pull_request.head.repo.full_name == github.repository
     runs-on: ubuntu-latest
     env:
       PYTHONUNBUFFERED: 1
@@ -22,21 +21,21 @@ jobs:
     steps:
       - name: Generate GitHub App token
         id: app-token
-        uses: actions/create-github-app-token@bcd2ba49218906704ab6c1aa796996da409d3eb1 # v3.2.0
+        uses: tibdex/github-app-token@v2
         with:
-          app-id: ${{ secrets.CREWAI_TOOL_SPECS_APP_ID }}
-          private-key: ${{ secrets.CREWAI_TOOL_SPECS_PRIVATE_KEY }}
+          app_id: ${{ secrets.CREWAI_TOOL_SPECS_APP_ID }}
+          private_key: ${{ secrets.CREWAI_TOOL_SPECS_PRIVATE_KEY }}
 
       - name: Checkout code
-        uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+        uses: actions/checkout@v4
         with:
           ref: ${{ github.head_ref }}
           token: ${{ steps.app-token.outputs.token }}
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
+        uses: astral-sh/setup-uv@v6
         with:
-          version: "0.11.3"
+          version: "0.8.4"
           python-version: "3.12"
           enable-cache: true
 

.github/workflows/linter.yml

@@ -6,31 +6,14 @@ permissions:
   contents: read
 
 jobs:
-  changes:
-    name: Detect changes
-    runs-on: ubuntu-latest
-    outputs:
-      code: ${{ steps.filter.outputs.code }}
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
-      - uses: dorny/paths-filter@d1c1ffe0248fe513906c8e24db8ea791d46f8590 # v3
-        id: filter
-        with:
-          filters: |
-            code:
-              - '!docs/**'
-              - '!**/*.md'
-
-  lint-run:
-    needs: changes
-    if: needs.changes.outputs.code == 'true'
+  lint:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+      - uses: actions/checkout@v4
 
       - name: Restore global uv cache
         id: cache-restore
-        uses: actions/cache/restore@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/restore@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv
@@ -41,9 +24,9 @@ jobs:
             uv-main-py3.11-
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
+        uses: astral-sh/setup-uv@v6
         with:
-          version: "0.11.3"
+          version: "0.8.4"
           python-version: "3.11"
           enable-cache: false
 
@@ -58,30 +41,10 @@ jobs:
 
       - name: Save uv caches
         if: steps.cache-restore.outputs.cache-hit != 'true'
-        uses: actions/cache/save@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/save@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv
             ~/.local/share/uv
             .venv
           key: uv-main-py3.11-${{ hashFiles('uv.lock') }}
-
-  # Summary job to provide single status for branch protection
-  lint:
-    name: lint
-    runs-on: ubuntu-latest
-    needs: [changes, lint-run]
-    if: always()
-    steps:
-      - name: Check results
-        run: |
-          if [ "${{ needs.changes.outputs.code }}" != "true" ]; then
-            echo "Docs-only change, skipping lint"
-            exit 0
-          fi
-          if [ "${{ needs.lint-run.result }}" == "success" ]; then
-            echo "Lint passed"
-          else
-            echo "Lint failed"
-            exit 1
-          fi

.github/workflows/nightly.yml

@@ -5,10 +5,6 @@ on:
     - cron: '0 6 * * *' # daily at 6am UTC
   workflow_dispatch:
 
-concurrency:
-  group: nightly-publish
-  cancel-in-progress: false
-
 jobs:
   check:
     name: Check for new commits
@@ -18,15 +14,14 @@ jobs:
     outputs:
       has_changes: ${{ steps.check.outputs.has_changes }}
     steps:
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+      - uses: actions/checkout@v4
         with:
           fetch-depth: 0
 
-      - name: Check for recent commits
+      - name: Check for commits in last 24h
         id: check
         run: |
-          # 25h window absorbs cron-vs-commit timing skew at the boundary.
-          RECENT=$(git log --since="25 hours ago" --oneline | head -1)
+          RECENT=$(git log --since="24 hours ago" --oneline | head -1)
           if [ -n "$RECENT" ]; then
             echo "has_changes=true" >> "$GITHUB_OUTPUT"
           else
@@ -41,44 +36,36 @@ jobs:
     permissions:
       contents: read
     steps:
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+      - uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Set up Python
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: "3.12"
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
-        with:
-          version: "0.11.3"
-          python-version: "3.12"
-          enable-cache: false
+        uses: astral-sh/setup-uv@v4
 
       - name: Stamp nightly versions
         run: |
           DATE=$(date +%Y%m%d)
-
-          # All workspace packages share the same base version and are released together.
-          BASE=$(python -c "
-          import re
-          print(re.search(r'__version__\s*=\s*\"(.*?)\"', open('lib/crewai/src/crewai/__init__.py').read()).group(1))
-          ")
-          NIGHTLY="${BASE}.dev${DATE}"
-          echo "Nightly version: ${NIGHTLY}"
-
           for init_file in \
             lib/crewai/src/crewai/__init__.py \
-            lib/crewai-core/src/crewai_core/__init__.py \
             lib/crewai-tools/src/crewai_tools/__init__.py \
-            lib/crewai-files/src/crewai_files/__init__.py \
-            lib/cli/src/crewai_cli/__init__.py; do
+            lib/crewai-files/src/crewai_files/__init__.py; do
+            CURRENT=$(python -c "
+          import re
+          text = open('$init_file').read()
+          print(re.search(r'__version__\s*=\s*\"(.*?)\"\s*$', text, re.MULTILINE).group(1))
+          ")
+            NIGHTLY="${CURRENT}.dev${DATE}"
             sed -i "s/__version__ = .*/__version__ = \"${NIGHTLY}\"/" "$init_file"
-            echo "Stamped $init_file -> $NIGHTLY"
+            echo "$init_file: $CURRENT -> $NIGHTLY"
           done
 
-          # Update all cross-package dependency pins to the nightly version.
-          sed -i "s/\"crewai==[^\"]*\"/\"crewai==${NIGHTLY}\"/" lib/crewai-tools/pyproject.toml
-          sed -i "s/\"crewai-core==[^\"]*\"/\"crewai-core==${NIGHTLY}\"/" lib/crewai/pyproject.toml
-          sed -i "s/\"crewai-cli==[^\"]*\"/\"crewai-cli==${NIGHTLY}\"/" lib/crewai/pyproject.toml
+          # Update cross-package dependency pins to nightly versions
           sed -i "s/\"crewai-tools==[^\"]*\"/\"crewai-tools==${NIGHTLY}\"/" lib/crewai/pyproject.toml
-          sed -i "s/\"crewai-files==[^\"]*\"/\"crewai-files==${NIGHTLY}\"/" lib/crewai/pyproject.toml
-          sed -i "s/\"crewai-core==[^\"]*\"/\"crewai-core==${NIGHTLY}\"/" lib/cli/pyproject.toml
+          sed -i "s/\"crewai==[^\"]*\"/\"crewai==${NIGHTLY}\"/" lib/crewai-tools/pyproject.toml
           echo "Updated cross-package dependency pins to ${NIGHTLY}"
 
       - name: Build packages
@@ -87,7 +74,7 @@ jobs:
           rm dist/.gitignore
 
       - name: Upload artifacts
-        uses: actions/upload-artifact@ea165f8d65b6e75b540449e92b4886f43607fa02 # v4.6.2
+        uses: actions/upload-artifact@v4
         with:
           name: dist
           path: dist/
@@ -98,19 +85,22 @@ jobs:
     runs-on: ubuntu-latest
     environment:
       name: pypi
+      url: https://pypi.org/p/crewai
     permissions:
       id-token: write
       contents: read
     steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
+        uses: astral-sh/setup-uv@v6
         with:
-          version: "0.11.3"
+          version: "0.8.4"
           python-version: "3.12"
           enable-cache: false
 
       - name: Download artifacts
-        uses: actions/download-artifact@d3f86a106a0bac45b974a628896c90dbdf5c8093 # v4.3.0
+        uses: actions/download-artifact@v4
         with:
           name: dist
           path: dist
@@ -126,8 +116,7 @@ jobs:
               continue
             fi
             echo "Publishing $package"
-            # --check-url skips files already on PyPI so manual re-runs on the same day are idempotent.
-            if ! uv publish --check-url https://pypi.org/simple/ "$package"; then
+            if ! uv publish "$package"; then
               echo "Failed to publish $package"
               failed=1
             fi

.github/workflows/pr-size.yml

@@ -10,7 +10,7 @@ jobs:
     permissions:
       pull-requests: write
     steps:
-      - uses: codelytv/pr-size-labeler@095a41fca88b8764fd9e008ad269bcdb82bb38b9 # v1
+      - uses: codelytv/pr-size-labeler@v1
         with:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
           xs_label: "size/XS"

.github/workflows/pr-title.yml

@@ -12,7 +12,7 @@ jobs:
   pr-title:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: amannn/action-semantic-pull-request@e32d7e603df1aa1ba07e981f2a23455dee596825 # v5
+      - uses: amannn/action-semantic-pull-request@v5
         continue-on-error: true
         env:
           GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

.github/workflows/publish.yml

@@ -24,17 +24,17 @@ jobs:
             echo "tag=" >> $GITHUB_OUTPUT
           fi
 
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+      - uses: actions/checkout@v4
         with:
           ref: ${{ steps.release.outputs.tag || github.ref }}
 
       - name: Set up Python
-        uses: actions/setup-python@a26af69be951a213d495a4c3e4e4022e16d87065 # v5.6.0
+        uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: "3.12"
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@38f3f104447c67c051c4a08e39b64a148898af3a # v4
+        uses: astral-sh/setup-uv@v4
 
       - name: Build packages
         run: |
@@ -42,7 +42,7 @@ jobs:
           rm dist/.gitignore
 
       - name: Upload artifacts
-        uses: actions/upload-artifact@ea165f8d65b6e75b540449e92b4886f43607fa02 # v4.6.2
+        uses: actions/upload-artifact@v4
         with:
           name: dist
           path: dist/
@@ -58,19 +58,19 @@ jobs:
       id-token: write
       contents: read
     steps:
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+      - uses: actions/checkout@v4
         with:
           ref: ${{ inputs.release_tag || github.ref }}
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
+        uses: astral-sh/setup-uv@v6
         with:
-          version: "0.11.3"
+          version: "0.8.4"
           python-version: "3.12"
           enable-cache: false
 
       - name: Download artifacts
-        uses: actions/download-artifact@d3f86a106a0bac45b974a628896c90dbdf5c8093 # v4.3.0
+        uses: actions/download-artifact@v4
         with:
           name: dist
           path: dist
@@ -159,7 +159,7 @@ jobs:
 
       - name: Notify Slack
         if: success()
-        uses: slackapi/slack-github-action@b0fa283ad8fea605de13dc3f449259339835fc52 # v2.1.0
+        uses: slackapi/slack-github-action@v2.1.0
         with:
           webhook: ${{ secrets.SLACK_WEBHOOK_URL }}
           webhook-type: incoming-webhook

.github/workflows/stale.yml

@@ -14,7 +14,7 @@ jobs:
   stale:
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-    - uses: actions/stale@5bef64f19d7facfb25b37b414482c7164d639639 # v9.1.0
+    - uses: actions/stale@v9
       with:
         repo-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
         stale-issue-label: 'no-issue-activity'

.github/workflows/tests.yml

@@ -6,25 +6,8 @@ permissions:
   contents: read
 
 jobs:
-  changes:
-    name: Detect changes
-    runs-on: ubuntu-latest
-    outputs:
-      code: ${{ steps.filter.outputs.code }}
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
-      - uses: dorny/paths-filter@d1c1ffe0248fe513906c8e24db8ea791d46f8590 # v3
-        id: filter
-        with:
-          filters: |
-            code:
-              - '!docs/**'
-              - '!**/*.md'
-
-  tests-matrix:
+  tests:
     name: tests (${{ matrix.python-version }})
-    needs: changes
-    if: needs.changes.outputs.code == 'true'
     runs-on: ubuntu-latest
     timeout-minutes: 15
     strategy:
@@ -34,13 +17,13 @@ jobs:
         group: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
     steps:
       - name: Checkout code
-        uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+        uses: actions/checkout@v4
         with:
           fetch-depth: 0  # Fetch all history for proper diff
 
       - name: Restore global uv cache
         id: cache-restore
-        uses: actions/cache/restore@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/restore@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv
@@ -51,9 +34,9 @@ jobs:
             uv-main-py${{ matrix.python-version }}-
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
+        uses: astral-sh/setup-uv@v6
         with:
-          version: "0.11.3"
+          version: "0.8.4"
           python-version: ${{ matrix.python-version }}
           enable-cache: false
 
@@ -61,7 +44,7 @@ jobs:
         run: uv sync --all-groups --all-extras
 
       - name: Restore test durations
-        uses: actions/cache/restore@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/restore@v4
         with:
           path: .test_durations_py*
           key: test-durations-py${{ matrix.python-version }}
@@ -108,30 +91,10 @@ jobs:
 
       - name: Save uv caches
         if: steps.cache-restore.outputs.cache-hit != 'true'
-        uses: actions/cache/save@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/save@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv
             ~/.local/share/uv
             .venv
           key: uv-main-py${{ matrix.python-version }}-${{ hashFiles('uv.lock') }}
-
-  # Summary job to provide single status for branch protection
-  tests:
-    name: tests
-    runs-on: ubuntu-latest
-    needs: [changes, tests-matrix]
-    if: always()
-    steps:
-      - name: Check results
-        run: |
-          if [ "${{ needs.changes.outputs.code }}" != "true" ]; then
-            echo "Docs-only change, skipping tests"
-            exit 0
-          fi
-          if [ "${{ needs.tests-matrix.result }}" == "success" ]; then
-            echo "All tests passed"
-          else
-            echo "Tests failed"
-            exit 1
-          fi

.github/workflows/type-checker.yml

@@ -6,25 +6,8 @@ permissions:
   contents: read
 
 jobs:
-  changes:
-    name: Detect changes
-    runs-on: ubuntu-latest
-    outputs:
-      code: ${{ steps.filter.outputs.code }}
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
-      - uses: dorny/paths-filter@d1c1ffe0248fe513906c8e24db8ea791d46f8590 # v3
-        id: filter
-        with:
-          filters: |
-            code:
-              - '!docs/**'
-              - '!**/*.md'
-
   type-checker-matrix:
     name: type-checker (${{ matrix.python-version }})
-    needs: changes
-    if: needs.changes.outputs.code == 'true'
     runs-on: ubuntu-latest
     strategy:
       fail-fast: false
@@ -33,11 +16,11 @@ jobs:
 
     steps:
       - name: Checkout code
-        uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+        uses: actions/checkout@v4
 
       - name: Restore global uv cache
         id: cache-restore
-        uses: actions/cache/restore@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/restore@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv
@@ -48,9 +31,9 @@ jobs:
             uv-main-py${{ matrix.python-version }}-
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
+        uses: astral-sh/setup-uv@v6
         with:
-          version: "0.11.3"
+          version: "0.8.4"
           python-version: ${{ matrix.python-version }}
           enable-cache: false
 
@@ -62,7 +45,7 @@ jobs:
 
       - name: Save uv caches
         if: steps.cache-restore.outputs.cache-hit != 'true'
-        uses: actions/cache/save@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/save@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv
@@ -74,18 +57,14 @@ jobs:
   type-checker:
     name: type-checker
     runs-on: ubuntu-latest
-    needs: [changes, type-checker-matrix]
+    needs: type-checker-matrix
     if: always()
     steps:
-      - name: Check results
+      - name: Check matrix results
         run: |
-          if [ "${{ needs.changes.outputs.code }}" != "true" ]; then
-            echo "Docs-only change, skipping type checks"
-            exit 0
-          fi
-          if [ "${{ needs.type-checker-matrix.result }}" == "success" ]; then
-            echo "All type checks passed"
+          if [ "${{ needs.type-checker-matrix.result }}" == "success" ] || [ "${{ needs.type-checker-matrix.result }}" == "skipped" ]; then
+            echo "✅ All type checks passed"
           else
-            echo "Type checks failed"
+            echo "❌ Type checks failed"
             exit 1
           fi

.github/workflows/update-test-durations.yml

@@ -23,11 +23,11 @@ jobs:
     
     steps:
       - name: Checkout repository
-        uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
+        uses: actions/checkout@v4
 
       - name: Restore global uv cache
         id: cache-restore
-        uses: actions/cache/restore@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/restore@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv
@@ -38,9 +38,9 @@ jobs:
             uv-main-py${{ matrix.python-version }}-
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
+        uses: astral-sh/setup-uv@v6
         with:
-          version: "0.11.3"
+          version: "0.8.4"
           python-version: ${{ matrix.python-version }}
           enable-cache: false
 
@@ -55,14 +55,14 @@ jobs:
 
       - name: Save durations to cache
         if: always()
-        uses: actions/cache/save@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/save@v4
         with:
           path: .test_durations_py*
           key: test-durations-py${{ matrix.python-version }}
 
       - name: Save uv caches
         if: steps.cache-restore.outputs.cache-hit != 'true'
-        uses: actions/cache/save@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/save@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv

.github/workflows/vulnerability-scan.yml

@@ -16,13 +16,11 @@ jobs:
     name: pip-audit
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
-      - uses: actions/checkout@34e114876b0b11c390a56381ad16ebd13914f8d5 # v4.3.1
-        with:
-          persist-credentials: false
+      - uses: actions/checkout@v4
 
       - name: Restore global uv cache
         id: cache-restore
-        uses: actions/cache/restore@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/restore@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv
@@ -33,9 +31,9 @@ jobs:
             uv-main-py3.11-
 
       - name: Install uv
-        uses: astral-sh/setup-uv@d0cc045d04ccac9d8b7881df0226f9e82c39688e # v6
+        uses: astral-sh/setup-uv@v6
         with:
-          version: "0.11.3"
+          version: "0.8.4"
           python-version: "3.11"
           enable-cache: false
 
@@ -48,45 +46,17 @@ jobs:
       - name: Run pip-audit
         run: |
           uv run pip-audit --desc --aliases --skip-editable --format json --output pip-audit-report.json \
-            --ignore-vuln PYSEC-2024-277 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2026-89 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2026-97 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-148 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-183 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-189 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-190 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-191 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-192 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-193 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-194 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-195 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-196 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-197 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-210 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2026-139 \
-            --ignore-vuln GHSA-rrmf-rvhw-rf47 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-211 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-212 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-213 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-214 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-215 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-216 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-217 \
-            --ignore-vuln PYSEC-2025-218 \
-            --ignore-vuln GHSA-f4j7-r4q5-qw2c
+            --ignore-vuln CVE-2025-69872 \
+            --ignore-vuln CVE-2026-25645 \
+            --ignore-vuln CVE-2026-27448 \
+            --ignore-vuln CVE-2026-27459 \
+            --ignore-vuln PYSEC-2023-235
         # Ignored CVEs:
-        #   PYSEC-2024-277      - joblib 1.5.3: disputed; NumpyArrayWrapper only used with trusted caches
-        #   PYSEC-2026-89       - markdown 3.10.2: DoS via malformed HTML; fix 3.8.1 — already past, advisory range is stale
-        #   PYSEC-2026-97       - nltk 3.9.4: arbitrary file read in filestring(); no fix available
-        #   PYSEC-2025-148      - onnx 1.21.0: path traversal in save_external_data; no fix available
-        #   PYSEC-2025-183      - pyjwt 2.12.1: disputed weak-encryption claim; key length is application-chosen
-        #   PYSEC-2025-189..197 - torch 2.11.0: memory-corruption/DoS in functions only reachable via untrusted models; no fix available
-        #   PYSEC-2025-210, PYSEC-2026-139 - torch 2.11.0: profiler/deserialization issues; no fix available
-        #   GHSA-rrmf-rvhw-rf47 - torch 2.11.0 (CVE-2025-3000, alias of PYSEC-2025-194): memory corruption in torch.jit.script, CVSS 1.9, local-only; affected <=2.12.0, no fix available. pip-audit reports it under the GHSA id so the PYSEC ignore above does not catch it.
-        #   PYSEC-2025-211..218 - transformers 5.5.4: deserialization/code injection via malicious model checkpoints; no fix available
-        #   GHSA-f4j7-r4q5-qw2c - chromadb 1.1.1 (CVE-2026-45829): pre-auth RCE via /api/v2/tenants/{tenant}/databases/{db}/collections when trust_remote_code=true.
-        #                         Advisory: vulnerable >=1.0.0,<=1.5.9, firstPatchedVersion=none. We only use chromadb.PersistentClient (lib/crewai/src/crewai/rag/chromadb/factory.py)
-        #                         and chromadb.utils.embedding_functions; the chromadb HTTP server is never started, so the vulnerable route is not exposed.
+        #   CVE-2025-69872  - diskcache 5.6.3: no fix available (latest version)
+        #   CVE-2026-25645  - requests 2.32.5: fix requires 2.33.0, blocked by crewai-tools ~=2.32.5 pin
+        #   CVE-2026-27448  - pyopenssl 25.3.0: fix requires 26.0.0, blocked by snowflake-connector-python <26.0.0 pin
+        #   CVE-2026-27459  - pyopenssl 25.3.0: same as above
+        #   PYSEC-2023-235  - couchbase: fixed in 4.6.0 (already upgraded), advisory not yet updated
         continue-on-error: true
 
       - name: Display results
@@ -118,14 +88,14 @@ jobs:
 
       - name: Upload pip-audit report
         if: always()
-        uses: actions/upload-artifact@ea165f8d65b6e75b540449e92b4886f43607fa02 # v4.6.2
+        uses: actions/upload-artifact@v4
         with:
           name: pip-audit-report
           path: pip-audit-report.json
 
       - name: Save uv caches
         if: steps.cache-restore.outputs.cache-hit != 'true'
-        uses: actions/cache/save@0057852bfaa89a56745cba8c7296529d2fc39830 # v4.3.0
+        uses: actions/cache/save@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/uv

.gitignore

@@ -30,6 +30,3 @@ chromadb-*.lock
 .crewai/memory
 blogs/*
 secrets/*
-UNKNOWN.egg-info/
-demos/*
-.crewai/*

.pre-commit-config.yaml

@@ -19,47 +19,11 @@ repos:
         language: system
         pass_filenames: true
         types: [python]
-        exclude: ^(lib/crewai/src/crewai/cli/templates/|lib/cli/src/crewai_cli/templates/|lib/cli/tests/|lib/crewai/tests/|lib/crewai-tools/tests/|lib/crewai-files/tests/|lib/devtools/tests/)
+        exclude: ^(lib/crewai/src/crewai/cli/templates/|lib/crewai/tests/|lib/crewai-tools/tests/|lib/crewai-files/tests/)
   - repo: https://github.com/astral-sh/uv-pre-commit
-    rev: 0.11.3
+    rev: 0.9.3
     hooks:
       - id: uv-lock
-  - repo: local
-    hooks:
-      - id: pip-audit
-        name: pip-audit
-        # Keep this ignore list in sync with .github/workflows/vulnerability-scan.yml.
-        entry: >-
-          bash -c 'source .venv/bin/activate && uv run pip-audit --skip-editable
-          --ignore-vuln PYSEC-2024-277
-          --ignore-vuln PYSEC-2026-89
-          --ignore-vuln PYSEC-2026-97
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-148
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-183
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-189
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-190
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-191
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-192
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-193
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-194
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-195
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-196
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-197
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-210
-          --ignore-vuln PYSEC-2026-139
-          --ignore-vuln GHSA-rrmf-rvhw-rf47
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-211
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-212
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-213
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-214
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-215
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-216
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-217
-          --ignore-vuln PYSEC-2025-218
-          --ignore-vuln GHSA-f4j7-r4q5-qw2c' --
-        language: system
-        pass_filenames: false
-        stages: [pre-push, manual]
   - repo: https://github.com/commitizen-tools/commitizen
     rev: v4.10.1
     hooks:

AGENTS.md

@@ -1,26 +0,0 @@
-# Agent Instructions for CrewAI OSS
-
-CrewAI is a Python based framework for building AI agents and agentic systems.
-Follow these guidelines when contributing:
-
-## Key Guidelines
-
-1. Follow Python best practices and idiomatic patterns.
-2. Maintain existing code structure and organization.
-3. Write unit tests for new functionality focusing on behaivor and not
-   implementation.
-4. Document public APIs and complex logic.
-5. Suggest changes to the `docs/` folder when appropriate
-6. Follow software principles such as DRY and YAGNI.
-7. Keep diffs as minimal as possible.
-
-## Changing Docs
-
-1. Edit MDX under `docs/edge/en/*` and reference it from `docs/docs.json` if
-   needed.
-2. Do not modify files under `docs/v*/`. Those are frozen release snapshots
-   managed by devtools.
-3. Do not delete or rename files under `docs/images/` as frozen snapshots
-   may reference them.
-4. If you want to preview your changes locally, use `cd docs && mintlify dev`.
-   To check for broken links, run `cd docs && mintlify broken-links`.

README.md

@@ -12,8 +12,6 @@
 <p align="center">
   <a href="https://crewai.com">Homepage</a>
   ·
-  <a href="https://crewai.com/open-source">Open Source</a>
-  ·
   <a href="https://docs.crewai.com">Docs</a>
   ·
   <a href="https://app.crewai.com">Start Cloud Trial</a>
@@ -55,20 +53,20 @@
 
 ### Fast and Flexible Multi-Agent Automation Framework
 
-> CrewAI is an open-source Python framework with high-level abstractions and low-level APIs for building production-ready multi-agent workflows.
-> It gives developers autonomous agent collaboration through Crews and precise, event-driven control through Flows.
+> CrewAI is a lean, lightning-fast Python framework built entirely from scratch—completely **independent of LangChain or other agent frameworks**.
+> It empowers developers with both high-level simplicity and precise low-level control, ideal for creating autonomous AI agents tailored to any scenario.
 
-- **CrewAI Crews**: Optimize for autonomy and collaborative intelligence with role-based AI agents.
-- **CrewAI Flows**: Build event-driven automations that combine precise workflow control, single LLM calls, and native support for Crews.
+- **CrewAI Crews**: Optimize for autonomy and collaborative intelligence.
+- **CrewAI Flows**: The **enterprise and production architecture** for building and deploying multi-agent systems. Enable granular, event-driven control, single LLM calls for precise task orchestration and supports Crews natively
 
 With over 100,000 developers certified through our community courses at [learn.crewai.com](https://learn.crewai.com), CrewAI is rapidly becoming the
-standard for production-ready agentic automation.
+standard for enterprise-ready AI automation.
 
 # CrewAI AMP Suite
 
-For organizations that need a commercial control plane around CrewAI, [CrewAI AMP Suite](https://www.crewai.com/enterprise) adds managed deployment, observability, governance, security, and enterprise support.
+CrewAI AMP Suite is a comprehensive bundle tailored for organizations that require secure, scalable, and easy-to-manage agent-driven automation.
 
-You can try one part of the suite, the [Crew Control Plane, for free](https://app.crewai.com).
+You can try one part of the suite the [Crew Control Plane for free](https://app.crewai.com)
 
 ## Crew Control Plane Key Features:
 
@@ -85,11 +83,11 @@ intelligent automations.
 
 ## Table of contents
 
-- [Build with AI](#build-with-ai)
 - [Why CrewAI?](#why-crewai)
 - [Getting Started](#getting-started)
 - [Key Features](#key-features)
 - [Understanding Flows and Crews](#understanding-flows-and-crews)
+- [CrewAI vs LangGraph](#how-crewai-compares)
 - [Examples](#examples)
   - [Quick Tutorial](#quick-tutorial)
   - [Write Job Descriptions](#write-job-descriptions)
@@ -97,37 +95,11 @@ intelligent automations.
   - [Stock Analysis](#stock-analysis)
   - [Using Crews and Flows Together](#using-crews-and-flows-together)
 - [Connecting Your Crew to a Model](#connecting-your-crew-to-a-model)
-- [When to Use CrewAI](#when-to-use-crewai)
+- [How CrewAI Compares](#how-crewai-compares)
+- [Frequently Asked Questions (FAQ)](#frequently-asked-questions-faq)
 - [Contribution](#contribution)
 - [Telemetry](#telemetry)
 - [License](#license)
-- [Frequently Asked Questions (FAQ)](#frequently-asked-questions-faq)
-
-## Build with AI
-
-Using an AI coding agent? Teach it CrewAI best practices in one command:
-
-**Claude Code:**
-```shell
-/plugin marketplace add crewAIInc/skills
-/plugin install crewai-skills@crewai-plugins
-/reload-plugins
-```
-Four skills that activate automatically when you ask relevant CrewAI questions:
-
-| Skill | When it runs |
-|-------|--------------|
-| `getting-started` | Scaffolding new projects, choosing between `LLM.call()` / `Agent` / `Crew` / `Flow`, wiring `crew.py` / `main.py` |
-| `design-agent` | Configuring agents — role, goal, backstory, tools, LLMs, memory, guardrails |
-| `design-task` | Writing task descriptions, dependencies, structured output (`output_pydantic`, `output_json`), human review |
-| `ask-docs` | Querying the live [CrewAI docs MCP server](https://docs.crewai.com/mcp) for up-to-date API details |
-
-**Cursor, Codex, Windsurf, and others ([skills.sh](https://skills.sh/crewaiinc/skills)):**
-```shell
-npx skills add crewaiinc/skills
-```
-
-This installs the official [CrewAI Skills](https://github.com/crewAIInc/skills) — structured instructions that teach coding agents how to scaffold Flows, configure Crews, design agents and tasks, and follow CrewAI patterns.
 
 ## Why CrewAI?
 
@@ -135,15 +107,15 @@ This installs the official [CrewAI Skills](https://github.com/crewAIInc/skills)
   <img src="docs/images/asset.png" alt="CrewAI Logo" width="100%">
 </div>
 
-CrewAI unlocks the true potential of multi-agent automation, delivering speed, flexibility, and control through Crews of AI agents and event-driven Flows:
+CrewAI unlocks the true potential of multi-agent automation, delivering the best-in-class combination of speed, flexibility, and control with either Crews of AI Agents or Flows of Events:
 
-- **Purpose-built architecture**: Designed specifically for agent orchestration, with a lightweight Python core and clean primitives for real-world automation.
+- **Standalone Framework**: Built from scratch, independent of LangChain or any other agent framework.
 - **High Performance**: Optimized for speed and minimal resource usage, enabling faster execution.
-- **Flexible Low-Level Customization**: Complete freedom to customize everything from workflows and system architecture to agent behaviors, internal prompts, and execution logic.
-- **Ideal for Every Use Case**: Proven effective for simple tasks, complex workflows, and production-grade automation.
+- **Flexible Low Level Customization**: Complete freedom to customize at both high and low levels - from overall workflows and system architecture to granular agent behaviors, internal prompts, and execution logic.
+- **Ideal for Every Use Case**: Proven effective for both simple tasks and highly complex, real-world, enterprise-grade scenarios.
 - **Robust Community**: Backed by a rapidly growing community of over **100,000 certified** developers offering comprehensive support and resources.
 
-CrewAI empowers developers and teams to build intelligent automations that balance simplicity, flexibility, and production-grade control.
+CrewAI empowers developers and enterprises to confidently build intelligent automations, bridging the gap between simplicity, flexibility, and performance.
 
 ## Getting Started
 
@@ -434,17 +406,16 @@ In addition to the sequential process, you can use the hierarchical process, whi
 
 ## Key Features
 
-CrewAI gives developers a practical foundation for building agentic systems that move from prototype to production: autonomous collaboration where it helps, explicit workflow control where it matters, and Python-native customization throughout.
+CrewAI stands apart as a lean, standalone, high-performance multi-AI Agent framework delivering simplicity, flexibility, and precise control—free from the complexity and limitations found in other agent frameworks.
 
-- **Crews for autonomy**: Model teams of specialized AI agents with roles, goals, tools, and tasks.
-- **Flows for control**: Build event-driven workflows with state, branching, routing, and production logic.
-- **Seamless integration**: Combine Crews and Flows to create complex, real-world automations.
-- **Python-native customization**: Customize prompts, tools, execution paths, state, and integrations without fighting the framework.
-- **Agent-ready capabilities**: Use tools, memory, knowledge, checkpointing, async execution, and MCP/A2A support for more capable production agents.
-- **Production-ready patterns**: Add deterministic steps, human input, structured outputs, and checkpointing as your system grows.
-- **Thriving community**: Backed by robust documentation and over 100,000 certified developers, providing exceptional support and guidance.
+- **Standalone & Lean**: Completely independent from other frameworks like LangChain, offering faster execution and lighter resource demands.
+- **Flexible & Precise**: Easily orchestrate autonomous agents through intuitive [Crews](https://docs.crewai.com/concepts/crews) or precise [Flows](https://docs.crewai.com/concepts/flows), achieving perfect balance for your needs.
+- **Seamless Integration**: Effortlessly combine Crews (autonomy) and Flows (precision) to create complex, real-world automations.
+- **Deep Customization**: Tailor every aspect—from high-level workflows down to low-level internal prompts and agent behaviors.
+- **Reliable Performance**: Consistent results across simple tasks and complex, enterprise-level automations.
+- **Thriving Community**: Backed by robust documentation and over 100,000 certified developers, providing exceptional support and guidance.
 
-Choose CrewAI to build powerful, adaptable, and production-ready AI automations.
+Choose CrewAI to easily build powerful, adaptable, and production-ready AI automations.
 
 ## Examples
 
@@ -582,17 +553,16 @@ CrewAI supports using various LLMs through a variety of connection options. By d
 
 Please refer to the [Connect CrewAI to LLMs](https://docs.crewai.com/how-to/LLM-Connections/) page for details on configuring your agents' connections to models.
 
-## When to Use CrewAI
+## How CrewAI Compares
 
-Use CrewAI when you need more than a single prompt or chatbot: multi-step work, specialized agents, tool use, structured outputs, human review, or workflows that combine autonomous reasoning with explicit business logic.
+**CrewAI's Advantage**: CrewAI combines autonomous agent intelligence with precise workflow control through its unique Crews and Flows architecture. The framework excels at both high-level orchestration and low-level customization, enabling complex, production-grade systems with granular control.
 
-CrewAI is especially useful when you want to:
+- **LangGraph**: While LangGraph provides a foundation for building agent workflows, its approach requires significant boilerplate code and complex state management patterns. The framework's tight coupling with LangChain can limit flexibility when implementing custom agent behaviors or integrating with external systems.
 
-- Coordinate multiple agents with clear roles and tasks.
-- Wrap agent work in deterministic, event-driven workflows.
-- Keep application logic in regular Python.
-- Move from experiment to production without changing frameworks.
-- Add tools, memory, checkpointing, and async execution as your system grows.
+_P.S. CrewAI demonstrates significant performance advantages over LangGraph, executing 5.76x faster in certain cases like this QA task example ([see comparison](https://github.com/crewAIInc/crewAI-examples/tree/main/Notebooks/CrewAI%20Flows%20%26%20Langgraph/QA%20Agent)) while achieving higher evaluation scores with faster completion times in certain coding tasks, like in this example ([detailed analysis](https://github.com/crewAIInc/crewAI-examples/blob/main/Notebooks/CrewAI%20Flows%20%26%20Langgraph/Coding%20Assistant/coding_assistant_eval.ipynb))._
+
+- **Autogen**: While Autogen excels at creating conversational agents capable of working together, it lacks an inherent concept of process. In Autogen, orchestrating agents' interactions requires additional programming, which can become complex and cumbersome as the scale of tasks grows.
+- **ChatDev**: ChatDev introduced the idea of processes into the realm of AI agents, but its implementation is quite rigid. Customizations in ChatDev are limited and not geared towards production environments, which can hinder scalability and flexibility in real-world applications.
 
 ## Contribution
 
@@ -604,19 +574,6 @@ CrewAI is open-source and we welcome contributions. If you're looking to contrib
 - Send a pull request.
 - We appreciate your input!
 
-### Contributing to the docs
-
-The site at [docs.crewai.com](https://docs.crewai.com) is published from
-`docs/` by [Mintlify](https://www.mintlify.com/). The docs use directory-based
-versioning: edits to `docs/edge/<lang>/...` (e.g.
-`docs/edge/en/concepts/agents.mdx`) land under the **Edge** version selector
-immediately and are frozen into a new versioned snapshot under
-`docs/v<X.Y.Z>/` at the next release cut. Frozen snapshots are immutable — CI
-rejects PRs that modify them without a `[docs-freeze]` title prefix. The
-release CLI (`devtools release`) handles the freeze automatically; see
-[`AGENTS.md`](AGENTS.md) for the full contributor guide and
-[`RELEASING.md`](RELEASING.md) for the release-cut runbook.
-
 ### Installing Dependencies
 
 ```bash
@@ -701,7 +658,7 @@ CrewAI is released under the [MIT License](https://github.com/crewAIInc/crewAI/b
 
 - [What exactly is CrewAI?](#q-what-exactly-is-crewai)
 - [How do I install CrewAI?](#q-how-do-i-install-crewai)
-- [Is CrewAI a standalone framework?](#q-is-crewai-a-standalone-framework)
+- [Does CrewAI depend on LangChain?](#q-does-crewai-depend-on-langchain)
 - [Is CrewAI open-source?](#q-is-crewai-open-source)
 - [Does CrewAI collect data from users?](#q-does-crewai-collect-data-from-users)
 
@@ -710,6 +667,7 @@ CrewAI is released under the [MIT License](https://github.com/crewAIInc/crewAI/b
 - [Can CrewAI handle complex use cases?](#q-can-crewai-handle-complex-use-cases)
 - [Can I use CrewAI with local AI models?](#q-can-i-use-crewai-with-local-ai-models)
 - [What makes Crews different from Flows?](#q-what-makes-crews-different-from-flows)
+- [How is CrewAI better than LangChain?](#q-how-is-crewai-better-than-langchain)
 - [Does CrewAI support fine-tuning or training custom models?](#q-does-crewai-support-fine-tuning-or-training-custom-models)
 
 ### Resources and Community
@@ -725,7 +683,7 @@ CrewAI is released under the [MIT License](https://github.com/crewAIInc/crewAI/b
 
 ### Q: What exactly is CrewAI?
 
-A: CrewAI is a lean, fast Python framework built specifically for orchestrating autonomous AI agents and production-ready agentic workflows.
+A: CrewAI is a standalone, lean, and fast Python framework built specifically for orchestrating autonomous AI agents. Unlike frameworks like LangChain, CrewAI does not rely on external dependencies, making it leaner, faster, and simpler.
 
 ### Q: How do I install CrewAI?
 
@@ -741,9 +699,9 @@ For additional tools, use:
 uv pip install 'crewai[tools]'
 ```
 
-### Q: Is CrewAI a standalone framework?
+### Q: Does CrewAI depend on LangChain?
 
-A: Yes. CrewAI is a standalone Python framework with its own primitives for agents, tasks, crews, flows, tools, and orchestration.
+A: No. CrewAI is built entirely from the ground up, with no dependencies on LangChain or other agent frameworks. This ensures a lean, fast, and flexible experience.
 
 ### Q: Can CrewAI handle complex use cases?
 
@@ -757,6 +715,10 @@ A: Absolutely! CrewAI supports various language models, including local ones. To
 
 A: Crews provide autonomous agent collaboration, ideal for tasks requiring flexible decision-making and dynamic interaction. Flows offer precise, event-driven control, ideal for managing detailed execution paths and secure state management. You can seamlessly combine both for maximum effectiveness.
 
+### Q: How is CrewAI better than LangChain?
+
+A: CrewAI provides simpler, more intuitive APIs, faster execution speeds, more reliable and consistent results, robust documentation, and an active community—addressing common criticisms and limitations associated with LangChain.
+
 ### Q: Is CrewAI open-source?
 
 A: Yes, CrewAI is open-source and actively encourages community contributions and collaboration.
@@ -795,11 +757,11 @@ A: Absolutely! CrewAI agents can easily integrate with external tools, APIs, and
 
 ### Q: Is CrewAI suitable for production environments?
 
-A: Yes, CrewAI is designed with production-grade patterns that support reliable, stable, and scalable agentic workflows.
+A: Yes, CrewAI is explicitly designed with production-grade standards, ensuring reliability, stability, and scalability for enterprise deployments.
 
 ### Q: How scalable is CrewAI?
 
-A: CrewAI is highly scalable, supporting simple automations and large-scale workflows involving numerous agents and complex tasks simultaneously.
+A: CrewAI is highly scalable, supporting simple automations and large-scale enterprise workflows involving numerous agents and complex tasks simultaneously.
 
 ### Q: Does CrewAI offer debugging and monitoring tools?
 

conftest.py

@@ -5,105 +5,12 @@ from collections.abc import Generator
 import gzip
 import os
 from pathlib import Path
-import re
 import tempfile
 from typing import Any
 
 from dotenv import load_dotenv
 import pytest
-
-
-def _patch_vcrpy_aiohttp_compat() -> None:
-    """Keep vcrpy's aiohttp stub working under aiohttp 3.14.0.
-
-    aiohttp 3.14.0 (pulled in to fix GHSA-jg22-mg44-37j8 and GHSA-hg6j-4rv6-33pg):
-      * removed ``aiohttp.streams.AsyncStreamReaderMixin`` (folded into ``StreamReader``),
-        which vcrpy's ``MockStream`` still subclasses -- vcr's patch machinery then raises
-        ``AttributeError`` at collection time; and
-      * added a required ``stream_writer`` keyword-only arg to ``ClientResponse.__init__``,
-        which vcrpy's ``MockClientResponse`` does not pass -- raising ``TypeError`` at
-        cassette playback.
-
-    Restore the mixin, then rebuild ``MockClientResponse``'s ``super().__init__`` call from
-    the live ``ClientResponse`` signature (defaulting every required keyword-only arg to
-    ``None``, mirroring vcrpy's original call) so it also survives future aiohttp additions.
-    """
-    import asyncio
-    import inspect
-
-    from aiohttp import streams
-    from aiohttp.client_reqrep import ClientResponse
-
-    if not hasattr(streams, "AsyncStreamReaderMixin"):
-
-        class AsyncStreamReaderMixin:
-            __slots__ = ()
-
-            def __aiter__(self) -> streams.AsyncStreamIterator[bytes]:
-                return streams.AsyncStreamIterator(self.readline)  # type: ignore[attr-defined]
-
-            def iter_chunked(self, n: int) -> streams.AsyncStreamIterator[bytes]:
-                return streams.AsyncStreamIterator(lambda: self.read(n))  # type: ignore[attr-defined]
-
-            def iter_any(self) -> streams.AsyncStreamIterator[bytes]:
-                return streams.AsyncStreamIterator(self.readany)  # type: ignore[attr-defined]
-
-            def iter_chunks(self) -> streams.ChunkTupleAsyncStreamIterator:
-                return streams.ChunkTupleAsyncStreamIterator(self)  # type: ignore[arg-type]
-
-        streams.AsyncStreamReaderMixin = AsyncStreamReaderMixin  # type: ignore[attr-defined]
-
-    # Importing the stub builds MockStream/MockClientResponse, so it must run after the
-    # mixin is restored above.
-    import vcr.stubs.aiohttp_stubs as aiohttp_stubs  # type: ignore[import-untyped]
-
-    if getattr(aiohttp_stubs.MockClientResponse, "_crewai_aiohttp_patched", False):
-        return
-
-    keyword_only = [
-        name
-        for name, param in inspect.signature(ClientResponse.__init__).parameters.items()
-        if param.kind is inspect.Parameter.KEYWORD_ONLY
-    ]
-
-    class _NullStreamWriter:
-        # aiohttp 3.14.0 reads stream_writer.output_size in the "request already
-        # sent" branch (writer is None), so None is not enough -- supply a stub.
-        output_size = 0
-
-    fallback_loop: list[asyncio.AbstractEventLoop] = []
-
-    def _resolve_loop() -> asyncio.AbstractEventLoop:
-        # MockClientResponse is normally built inside aiohttp's running loop, so
-        # prefer that. In a sync context there is no running loop; avoid
-        # asyncio.get_event_loop(), which on 3.12+ emits a DeprecationWarning
-        # (and can RuntimeError) when no current loop is set. Use one cached
-        # loop instead -- the mock only stores it and calls loop.get_debug().
-        try:
-            return asyncio.get_running_loop()
-        except RuntimeError:
-            if not fallback_loop:
-                fallback_loop.append(asyncio.new_event_loop())
-            return fallback_loop[0]
-
-    def _mock_client_response_init(
-        self: Any, method: str, url: Any, request_info: Any = None
-    ) -> None:
-        kwargs: dict[str, Any] = dict.fromkeys(keyword_only)
-        kwargs["request_info"] = request_info
-        if "loop" in kwargs:
-            kwargs["loop"] = _resolve_loop()
-        if "stream_writer" in kwargs:
-            kwargs["stream_writer"] = _NullStreamWriter()
-        ClientResponse.__init__(self, method, url, **kwargs)
-
-    aiohttp_stubs.MockClientResponse.__init__ = _mock_client_response_init
-    aiohttp_stubs.MockClientResponse._crewai_aiohttp_patched = True
-
-
-_patch_vcrpy_aiohttp_compat()
-
-from vcr.request import Request  # type: ignore[import-untyped]  # noqa: E402
+from vcr.request import Request  # type: ignore[import-untyped]
 
 
 try:
@@ -113,42 +20,21 @@ except ModuleNotFoundError:
 
 
 env_test_path = Path(__file__).parent / ".env.test"
-
-load_dotenv(env_test_path, override=False)
-load_dotenv(override=False)
-
-BEDROCK_HOST_PLACEHOLDER = "bedrock-runtime.vcr.amazonaws.com"
-_BEDROCK_HOST_RE = re.compile(r"^bedrock-runtime\.[a-z0-9-]+\.amazonaws\.com$")
+load_dotenv(env_test_path, override=True)
+load_dotenv(override=True)
 
 
-def _normalize_bedrock_host(host: str) -> str:
-    if _BEDROCK_HOST_RE.match(host):
-        return BEDROCK_HOST_PLACEHOLDER
-    return host
-
-
-def bedrock_host_matcher(r1: Request, r2: Request) -> bool:  # type: ignore[no-any-unimported]
-    """Match Bedrock requests across AWS regions (CI uses us-east-1, local may use us-west-2)."""
-    return _normalize_bedrock_host(r1.host or "") == _normalize_bedrock_host(
-        r2.host or ""
-    )
-
-
-def _patched_make_vcr_request(
-    httpx_request: Any, real_request_body: Any = None, **kwargs: Any
-) -> Any:
+def _patched_make_vcr_request(httpx_request: Any, **kwargs: Any) -> Any:
     """Patched version of VCR's _make_vcr_request that handles binary content.
 
     The original implementation fails on binary request bodies (like file uploads)
     because it assumes all content can be decoded as UTF-8.
     """
-    raw_body = real_request_body if real_request_body is not None else httpx_request.read()
-    body: Any = raw_body
-    if isinstance(raw_body, bytes):
-        try:
-            body = raw_body.decode("utf-8")
-        except UnicodeDecodeError:
-            body = base64.b64encode(raw_body).decode("ascii")
+    raw_body = httpx_request.read()
+    try:
+        body = raw_body.decode("utf-8")
+    except UnicodeDecodeError:
+        body = base64.b64encode(raw_body).decode("ascii")
     uri = str(httpx_request.url)
     headers = dict(httpx_request.headers)
     return Request(httpx_request.method, uri, body, headers)
@@ -168,13 +54,12 @@ _original_from_serialized_response = getattr(
 )
 
 if _original_from_serialized_response is not None:
-    _from_serialized: Any = _original_from_serialized_response
 
     def _patched_from_serialized_response(
         request: Any, serialized_response: Any, history: Any = None
     ) -> Any:
         """Patched version that ensures response._content is properly set."""
-        response = _from_serialized(request, serialized_response, history)
+        response = _original_from_serialized_response(request, serialized_response, history)
         # Explicitly set _content to avoid ResponseNotRead errors
         # The content was passed to the constructor but the mocked read() prevents
         # proper initialization of the internal state
@@ -302,7 +187,6 @@ HEADERS_TO_FILTER = {
     "anthropic-ratelimit-tokens-remaining": "ANTHROPIC-RATELIMIT-TOKENS-REMAINING-XXX",
     "anthropic-ratelimit-tokens-reset": "ANTHROPIC-RATELIMIT-TOKENS-RESET-XXX",
     "x-amz-date": "X-AMZ-DATE-XXX",
-    "x-amz-security-token": "X-AMZ-SECURITY-TOKEN-XXX",
     "amz-sdk-invocation-id": "AMZ-SDK-INVOCATION-ID-XXX",
     "accept-encoding": "ACCEPT-ENCODING-XXX",
     "x-amzn-requestid": "X-AMZN-REQUESTID-XXX",
@@ -327,10 +211,6 @@ def _filter_request_headers(request: Request) -> Request:  # type: ignore[no-any
         placeholder_host = "fake-azure-endpoint.openai.azure.com"
         request.uri = request.uri.replace(original_host, placeholder_host)
 
-    # Normalize Bedrock regional endpoints so cassettes work in any AWS region.
-    if request.host and _BEDROCK_HOST_RE.match(request.host):
-        request.uri = request.uri.replace(request.host, BEDROCK_HOST_PLACEHOLDER)
-
     return request
 
 
@@ -348,11 +228,6 @@ def _filter_response_headers(response: dict[str, Any]) -> dict[str, Any] | None:
     if body == "" or body == b"" or content_length == ["0"]:
         return None
 
-    status_code = response.get("status", {}).get("code")
-    if isinstance(status_code, int) and status_code >= 400:
-        # Avoid persisting auth/model errors when re-recording without valid AWS creds.
-        return None
-
     for encoding_header in ["Content-Encoding", "content-encoding"]:
         if encoding_header in headers:
             encoding = headers.pop(encoding_header)
@@ -380,8 +255,7 @@ def vcr_cassette_dir(request: Any) -> str:
 
     for parent in test_file.parents:
         if (
-            parent.name
-            in ("crewai", "crewai-tools", "crewai-files", "cli", "crewai-core")
+            parent.name in ("crewai", "crewai-tools", "crewai-files")
             and parent.parent.name == "lib"
         ):
             package_root = parent
@@ -403,11 +277,6 @@ def vcr_cassette_dir(request: Any) -> str:
     return str(cassette_dir)
 
 
-def pytest_recording_configure(vcr: Any, config: Any) -> None:
-    """Register custom VCR matchers for each test cassette session."""
-    vcr.register_matcher("bedrock_host", bedrock_host_matcher)
-
-
 @pytest.fixture(scope="module")
 def vcr_config(vcr_cassette_dir: str) -> dict[str, Any]:
     """Configure VCR with organized cassette storage."""

docs/ar/api-reference/status.mdx

@@ -0,0 +1,6 @@
+---
+title: "GET /{kickoff_id}/status"
+description: "الحصول على حالة التنفيذ"
+openapi: "/enterprise-api.en.yaml GET /{kickoff_id}/status"
+mode: "wide"
+---

docs/ar/concepts/agents.mdx

@@ -0,0 +1,361 @@
+---
+title: الوكلاء
+description: دليل تفصيلي حول إنشاء وإدارة الوكلاء ضمن إطار عمل CrewAI.
+icon: robot
+mode: "wide"
+---
+
+## نظرة عامة على الوكيل
+
+في إطار عمل CrewAI، الـ `Agent` هو وحدة مستقلة يمكنها:
+
+- أداء مهام محددة
+- اتخاذ قرارات بناءً على دوره وهدفه
+- استخدام الأدوات لتحقيق الأهداف
+- التواصل والتعاون مع وكلاء آخرين
+- الاحتفاظ بذاكرة التفاعلات
+- تفويض المهام عند السماح بذلك
+
+<Tip>
+  فكّر في الوكيل كعضو فريق متخصص بمهارات وخبرات ومسؤوليات محددة.
+  على سبيل المثال، قد يتفوق وكيل `Researcher` في جمع وتحليل المعلومات،
+  بينما قد يكون وكيل `Writer` أفضل في إنشاء المحتوى.
+</Tip>
+
+<Note type="info" title="تحسين المؤسسات: منشئ الوكلاء المرئي">
+يتضمن CrewAI AMP منشئ وكلاء مرئي يبسّط إنشاء وتهيئة الوكلاء بدون كتابة كود. صمم وكلاءك بصريًا واختبرهم في الوقت الفعلي.
+
+![Visual Agent Builder Screenshot](/images/enterprise/crew-studio-interface.png)
+
+يُمكّن منشئ الوكلاء المرئي من:
+
+- تهيئة وكلاء بديهية بواجهات نماذج
+- اختبار والتحقق في الوقت الفعلي
+- مكتبة قوالب مع أنواع وكلاء مهيأة مسبقًا
+- تخصيص سهل لخصائص وسلوكيات الوكيل
+</Note>
+
+## خصائص الوكيل
+
+| الخاصية                               | المعامل                | النوع                                  | الوصف                                                                                              |
+| :-------------------------------------- | :----------------------- | :------------------------------------ | :------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **الدور**                                | `role`                   | `str`                                 | يحدد وظيفة الوكيل وخبرته ضمن الطاقم.                                              |
+| **الهدف**                                | `goal`                   | `str`                                 | الهدف الفردي الذي يوجه عملية اتخاذ القرار لدى الوكيل.                                        |
+| **الخلفية**                           | `backstory`              | `str`                                 | يوفر سياقًا وشخصية للوكيل، مما يثري التفاعلات.                                   |
+| **LLM** _(اختياري)_                    | `llm`                    | `Union[str, LLM, Any]`                | نموذج اللغة الذي يشغّل الوكيل. افتراضيًا النموذج المحدد في `OPENAI_MODEL_NAME` أو "gpt-4". |
+| **الأدوات** _(اختياري)_                  | `tools`                  | `List[BaseTool]`                      | القدرات أو الوظائف المتاحة للوكيل. افتراضيًا قائمة فارغة.                             |
+| **LLM استدعاء الدوال** _(اختياري)_   | `function_calling_llm`   | `Optional[Any]`                       | نموذج لغة لاستدعاء الأدوات، يتجاوز LLM الطاقم إذا حُدد.                                      |
+| **الحد الأقصى للتكرارات** _(اختياري)_         | `max_iter`               | `int`                                 | الحد الأقصى للتكرارات قبل أن يقدم الوكيل أفضل إجابته. الافتراضي 20.                         |
+| **الحد الأقصى لـ RPM** _(اختياري)_                | `max_rpm`                | `Optional[int]`                       | الحد الأقصى للطلبات في الدقيقة لتجنب حدود المعدل.                                                        |
+| **الحد الأقصى لوقت التنفيذ** _(اختياري)_     | `max_execution_time`     | `Optional[int]`                       | الحد الأقصى للوقت (بالثواني) لتنفيذ المهمة.                                                            |
+| **الوضع المفصل** _(اختياري)_                | `verbose`                | `bool`                                | تفعيل سجلات التنفيذ المفصلة للتصحيح. الافتراضي False.                                          |
+| **السماح بالتفويض** _(اختياري)_       | `allow_delegation`       | `bool`                                | السماح للوكيل بتفويض المهام لوكلاء آخرين. الافتراضي False.                                     |
+| **دالة الخطوة** _(اختياري)_          | `step_callback`          | `Optional[Any]`                       | دالة تُستدعى بعد كل خطوة للوكيل، تتجاوز دالة الطاقم.                                          |
+| **التخزين المؤقت** _(اختياري)_                  | `cache`                  | `bool`                                | تفعيل التخزين المؤقت لاستخدام الأدوات. الافتراضي True.                                                          |
+| **قالب النظام** _(اختياري)_        | `system_template`        | `Optional[str]`                       | قالب أمر نظام مخصص للوكيل.                                                             |
+| **قالب الأمر** _(اختياري)_        | `prompt_template`        | `Optional[str]`                       | قالب أمر مخصص للوكيل.                                                                    |
+| **قالب الاستجابة** _(اختياري)_      | `response_template`      | `Optional[str]`                       | قالب استجابة مخصص للوكيل.                                                                  |
+| **السماح بتنفيذ الكود** _(اختياري)_   | `allow_code_execution`   | `Optional[bool]`                      | تفعيل تنفيذ الكود للوكيل. الافتراضي False.                                                   |
+| **الحد الأقصى لإعادة المحاولة** _(اختياري)_        | `max_retry_limit`        | `int`                                 | الحد الأقصى لإعادات المحاولة عند حدوث خطأ. الافتراضي 2.                                            |
+| **احترام نافذة السياق** _(اختياري)_ | `respect_context_window` | `bool`                                | إبقاء الرسائل تحت حجم نافذة السياق عبر التلخيص. الافتراضي True.                                 |
+| **وضع تنفيذ الكود** _(اختياري)_    | `code_execution_mode`    | `Literal["safe", "unsafe"]`           | وضع تنفيذ الكود: 'safe' (باستخدام Docker) أو 'unsafe' (مباشر). الافتراضي 'safe'.                  |
+| **متعدد الوسائط** _(اختياري)_             | `multimodal`             | `bool`                                | ما إذا كان الوكيل يدعم القدرات متعددة الوسائط. الافتراضي False.                                    |
+| **حقن التاريخ** _(اختياري)_            | `inject_date`            | `bool`                                | ما إذا كان يتم حقن التاريخ الحالي تلقائيًا في المهام. الافتراضي False.                           |
+| **تنسيق التاريخ** _(اختياري)_            | `date_format`            | `str`                                 | سلسلة تنسيق التاريخ عند تفعيل inject_date. الافتراضي "%Y-%m-%d" (تنسيق ISO).                  |
+| **الاستدلال** _(اختياري)_              | `reasoning`              | `bool`                                | ما إذا كان يجب على الوكيل التأمل وإنشاء خطة قبل تنفيذ المهمة. الافتراضي False.            |
+| **الحد الأقصى لمحاولات الاستدلال** _(اختياري)_ | `max_reasoning_attempts` | `Optional[int]`                       | الحد الأقصى لمحاولات الاستدلال قبل تنفيذ المهمة. إذا None، سيحاول حتى الاستعداد.           |
+| **المُضمّن** _(اختياري)_               | `embedder`               | `Optional[Dict[str, Any]]`            | تهيئة المُضمّن المستخدم من قبل الوكيل.                                                        |
+| **مصادر المعرفة** _(اختياري)_      | `knowledge_sources`      | `Optional[List[BaseKnowledgeSource]]` | مصادر المعرفة المتاحة للوكيل.                                                                |
+| **استخدام أمر النظام** _(اختياري)_      | `use_system_prompt`      | `Optional[bool]`                      | ما إذا كان يُستخدم أمر النظام (لدعم نموذج o1). الافتراضي True.                                    |
+
+## إنشاء الوكلاء
+
+هناك طريقتان لإنشاء الوكلاء في CrewAI: باستخدام **تهيئة YAML (موصى بها)** أو تعريفهم **مباشرة في الكود**.
+
+### تهيئة YAML (موصى بها)
+
+توفر تهيئة YAML طريقة أنظف وأكثر قابلية للصيانة لتعريف الوكلاء. نوصي بشدة باستخدام هذا النهج في مشاريع CrewAI.
+
+بعد إنشاء مشروع CrewAI كما هو موضح في قسم [التثبيت](/ar/installation)، انتقل إلى ملف `src/latest_ai_development/config/agents.yaml` وعدّل القالب ليتوافق مع متطلباتك.
+
+<Note>
+ستُستبدل المتغيرات في ملفات YAML (مثل `{topic}`) بقيم من مدخلاتك عند تشغيل الطاقم:
+```python Code
+crew.kickoff(inputs={'topic': 'AI Agents'})
+```
+</Note>
+
+إليك مثالًا على كيفية تهيئة الوكلاء باستخدام YAML:
+
+```yaml agents.yaml
+# src/latest_ai_development/config/agents.yaml
+researcher:
+  role: >
+    {topic} Senior Data Researcher
+  goal: >
+    Uncover cutting-edge developments in {topic}
+  backstory: >
+    You're a seasoned researcher with a knack for uncovering the latest
+    developments in {topic}. Known for your ability to find the most relevant
+    information and present it in a clear and concise manner.
+
+reporting_analyst:
+  role: >
+    {topic} Reporting Analyst
+  goal: >
+    Create detailed reports based on {topic} data analysis and research findings
+  backstory: >
+    You're a meticulous analyst with a keen eye for detail. You're known for
+    your ability to turn complex data into clear and concise reports, making
+    it easy for others to understand and act on the information you provide.
+```
+
+لاستخدام تهيئة YAML في الكود، أنشئ فئة طاقم ترث من `CrewBase`:
+
+```python Code
+# src/latest_ai_development/crew.py
+from crewai import Agent, Crew, Process
+from crewai.project import CrewBase, agent, crew
+from crewai_tools import SerperDevTool
+
+@CrewBase
+class LatestAiDevelopmentCrew():
+  """LatestAiDevelopment crew"""
+
+  agents_config = "config/agents.yaml"
+
+  @agent
+  def researcher(self) -> Agent:
+    return Agent(
+      config=self.agents_config['researcher'], # type: ignore[index]
+      verbose=True,
+      tools=[SerperDevTool()]
+    )
+
+  @agent
+  def reporting_analyst(self) -> Agent:
+    return Agent(
+      config=self.agents_config['reporting_analyst'], # type: ignore[index]
+      verbose=True
+    )
+```
+
+<Note>
+  يجب أن تتطابق الأسماء المستخدمة في ملفات YAML (`agents.yaml`) مع أسماء
+  الطرق في كود Python.
+</Note>
+
+### تعريف مباشر في الكود
+
+يمكنك إنشاء الوكلاء مباشرة في الكود بإنشاء فئة `Agent`. إليك مثالًا شاملًا يوضح جميع المعاملات المتاحة:
+
+```python Code
+from crewai import Agent
+from crewai_tools import SerperDevTool
+
+# إنشاء وكيل بجميع المعاملات المتاحة
+agent = Agent(
+    role="Senior Data Scientist",
+    goal="Analyze and interpret complex datasets to provide actionable insights",
+    backstory="With over 10 years of experience in data science and machine learning, "
+              "you excel at finding patterns in complex datasets.",
+    llm="gpt-4",
+    function_calling_llm=None,
+    verbose=False,
+    allow_delegation=False,
+    max_iter=20,
+    max_rpm=None,
+    max_execution_time=None,
+    max_retry_limit=2,
+    allow_code_execution=False,
+    code_execution_mode="safe",
+    respect_context_window=True,
+    use_system_prompt=True,
+    multimodal=False,
+    inject_date=False,
+    date_format="%Y-%m-%d",
+    reasoning=False,
+    max_reasoning_attempts=None,
+    tools=[SerperDevTool()],
+    knowledge_sources=None,
+    embedder=None,
+    system_template=None,
+    prompt_template=None,
+    response_template=None,
+    step_callback=None,
+)
+```
+
+دعنا نستعرض بعض تركيبات المعاملات الرئيسية لحالات الاستخدام الشائعة:
+
+#### وكيل بحث أساسي
+
+```python Code
+research_agent = Agent(
+    role="Research Analyst",
+    goal="Find and summarize information about specific topics",
+    backstory="You are an experienced researcher with attention to detail",
+    tools=[SerperDevTool()],
+    verbose=True
+)
+```
+
+#### وكيل تطوير الكود
+
+```python Code
+dev_agent = Agent(
+    role="Senior Python Developer",
+    goal="Write and debug Python code",
+    backstory="Expert Python developer with 10 years of experience",
+    allow_code_execution=True,
+    code_execution_mode="safe",
+    max_execution_time=300,
+    max_retry_limit=3
+)
+```
+
+#### وكيل تحليل طويل المدى
+
+```python Code
+analysis_agent = Agent(
+    role="Data Analyst",
+    goal="Perform deep analysis of large datasets",
+    backstory="Specialized in big data analysis and pattern recognition",
+    memory=True,
+    respect_context_window=True,
+    max_rpm=10,
+    function_calling_llm="gpt-4o-mini"
+)
+```
+
+### تفاصيل المعاملات
+
+#### المعاملات الحرجة
+
+- `role` و `goal` و `backstory` مطلوبة وتشكّل سلوك الوكيل
+- `llm` يحدد نموذج اللغة المستخدم (افتراضي: GPT-4 من OpenAI)
+
+#### الذاكرة والسياق
+
+- `memory`: تفعيل للحفاظ على سجل المحادثة
+- `respect_context_window`: يمنع مشاكل حد الرموز
+- `knowledge_sources`: إضافة قواعد معرفة خاصة بالمجال
+
+#### التحكم في التنفيذ
+
+- `max_iter`: الحد الأقصى للمحاولات قبل تقديم أفضل إجابة
+- `max_execution_time`: المهلة بالثواني
+- `max_rpm`: تحديد معدل استدعاءات API
+- `max_retry_limit`: إعادات المحاولة عند الخطأ
+
+#### تنفيذ الكود
+
+- `allow_code_execution`: يجب أن يكون True لتشغيل الكود
+- `code_execution_mode`:
+  - `"safe"`: يستخدم Docker (موصى به للإنتاج)
+  - `"unsafe"`: تنفيذ مباشر (استخدم فقط في بيئات موثوقة)
+
+<Note>
+  يشغّل هذا صورة Docker افتراضية. إذا أردت تهيئة صورة Docker،
+  راجع أداة Code Interpreter في قسم الأدوات. أضف أداة
+  مفسر الكود كأداة في معامل أداة الوكيل.
+</Note>
+
+#### الميزات المتقدمة
+
+- `multimodal`: تفعيل القدرات متعددة الوسائط لمعالجة النص والمحتوى المرئي
+- `reasoning`: تمكين الوكيل من التأمل وإنشاء خطط قبل تنفيذ المهام
+- `inject_date`: حقن التاريخ الحالي تلقائيًا في أوصاف المهام
+
+#### القوالب
+
+- `system_template`: يحدد السلوك الأساسي للوكيل
+- `prompt_template`: ينظم تنسيق الإدخال
+- `response_template`: ينسّق استجابات الوكيل
+
+<Note>
+  عند استخدام القوالب المخصصة، تأكد من تعريف كل من `system_template` و
+  `prompt_template`. `response_template` اختياري لكن يُوصى به
+  لتنسيق مخرجات متسق.
+</Note>
+
+## أدوات الوكيل
+
+يمكن تجهيز الوكلاء بأدوات متنوعة لتعزيز قدراتهم. يدعم CrewAI أدوات من:
+
+- [مجموعة أدوات CrewAI](https://github.com/crewAIInc/crewAI/tree/main/lib/crewai-tools)
+- [أدوات LangChain](https://python.langchain.com/docs/integrations/tools)
+
+إليك كيفية إضافة أدوات لوكيل:
+
+```python Code
+from crewai import Agent
+from crewai_tools import SerperDevTool, WikipediaTools
+
+# إنشاء الأدوات
+search_tool = SerperDevTool()
+wiki_tool = WikipediaTools()
+
+# إضافة أدوات للوكيل
+researcher = Agent(
+    role="AI Technology Researcher",
+    goal="Research the latest AI developments",
+    tools=[search_tool, wiki_tool],
+    verbose=True
+)
+```
+
+## التفاعل المباشر مع الوكيل عبر `kickoff()`
+
+يمكن استخدام الوكلاء مباشرة بدون المرور بمهمة أو سير عمل طاقم باستخدام طريقة `kickoff()`. يوفر هذا طريقة أبسط للتفاعل مع وكيل عندما لا تحتاج إلى إمكانيات تنسيق الطاقم الكاملة.
+
+```python Code
+from crewai import Agent
+from crewai_tools import SerperDevTool
+
+# إنشاء وكيل
+researcher = Agent(
+    role="AI Technology Researcher",
+    goal="Research the latest AI developments",
+    tools=[SerperDevTool()],
+    verbose=True
+)
+
+# استخدام kickoff() للتفاعل مباشرة مع الوكيل
+result = researcher.kickoff("What are the latest developments in language models?")
+
+# الوصول إلى الاستجابة الخام
+print(result.raw)
+```
+
+## اعتبارات مهمة وأفضل الممارسات
+
+### الأمان وتنفيذ الكود
+
+- عند استخدام `allow_code_execution`، كن حذرًا مع مدخلات المستخدم وتحقق منها دائمًا
+- استخدم `code_execution_mode: "safe"` (Docker) في بيئات الإنتاج
+- فكّر في تعيين حدود `max_execution_time` مناسبة لمنع الحلقات اللانهائية
+
+### تحسين الأداء
+
+- استخدم `respect_context_window: true` لمنع مشاكل حد الرموز
+- عيّن `max_rpm` مناسبًا لتجنب تحديد المعدل
+- فعّل `cache: true` لتحسين الأداء للمهام المتكررة
+- اضبط `max_iter` و `max_retry_limit` بناءً على تعقيد المهمة
+
+### إدارة الذاكرة والسياق
+
+- استفد من `knowledge_sources` للمعلومات الخاصة بالمجال
+- هيّئ `embedder` عند استخدام نماذج تضمين مخصصة
+- استخدم القوالب المخصصة للتحكم الدقيق في سلوك الوكيل
+
+### التعاون بين الوكلاء
+
+- فعّل `allow_delegation: true` عندما يحتاج الوكلاء للعمل معًا
+- استخدم `step_callback` لمراقبة وتسجيل تفاعلات الوكلاء
+- فكّر في استخدام نماذج LLM مختلفة لأغراض مختلفة
+
+### توافق النموذج
+
+- عيّن `use_system_prompt: false` للنماذج القديمة التي لا تدعم رسائل النظام
+- تأكد من أن `llm` المختار يدعم الميزات التي تحتاجها

docs/ar/concepts/tools.mdx

@@ -0,0 +1,290 @@
+---
+title: الأدوات
+description: فهم واستخدام الأدوات ضمن إطار عمل CrewAI لتعاون الوكلاء وتنفيذ المهام.
+icon: screwdriver-wrench
+mode: "wide"
+---
+
+## نظرة عامة
+
+تُمكّن أدوات CrewAI الوكلاء بقدرات تتراوح من البحث على الويب وتحليل البيانات إلى التعاون وتفويض المهام بين الزملاء.
+توضح هذه الوثائق كيفية إنشاء هذه الأدوات ودمجها والاستفادة منها ضمن إطار عمل CrewAI، بما في ذلك التركيز على أدوات التعاون.
+
+<Note type="info" title="الأدوات هي أحد أنواع قدرات الوكيل الخمسة">
+  الأدوات تمنح الوكلاء **دوال قابلة للاستدعاء** لاتخاذ إجراءات. تعمل جنبًا إلى جنب مع [MCP](/ar/mcp/overview) (خوادم أدوات عن بُعد) و[التطبيقات](/ar/concepts/agent-capabilities) (تكاملات المنصة) و[المهارات](/ar/concepts/skills) (خبرة المجال) و[المعرفة](/ar/concepts/knowledge) (حقائق مُسترجعة). راجع نظرة عامة على [قدرات الوكيل](/ar/concepts/agent-capabilities) لفهم متى تستخدم كل نوع.
+</Note>
+
+## ما هي الأداة؟
+
+الأداة في CrewAI هي مهارة أو وظيفة يمكن للوكلاء استخدامها لأداء إجراءات مختلفة.
+يشمل ذلك أدوات من [مجموعة أدوات CrewAI](https://github.com/crewAIInc/crewAI/tree/main/lib/crewai-tools) و[أدوات LangChain](https://python.langchain.com/docs/integrations/tools)،
+مما يُمكّن كل شيء من عمليات البحث البسيطة إلى التفاعلات المعقدة والعمل الجماعي الفعال بين الوكلاء.
+
+<Note type="info" title="تحسين المؤسسات: مستودع الأدوات">
+يوفر CrewAI AMP مستودع أدوات شامل مع تكاملات جاهزة لأنظمة الأعمال الشائعة وواجهات API. انشر الوكلاء مع أدوات المؤسسة في دقائق بدلاً من أيام.
+
+يتضمن مستودع أدوات المؤسسة:
+
+- موصلات جاهزة لأنظمة المؤسسة الشائعة
+- واجهة إنشاء أدوات مخصصة
+- إمكانيات التحكم في الإصدارات والمشاركة
+- ميزات الأمان والامتثال
+</Note>
+
+## الخصائص الرئيسية للأدوات
+
+- **المنفعة**: مصممة لمهام مثل البحث على الويب وتحليل البيانات وإنشاء المحتوى وتعاون الوكلاء.
+- **التكامل**: تعزز قدرات الوكلاء من خلال دمج الأدوات بسلاسة في سير عملهم.
+- **القابلية للتخصيص**: توفر المرونة لتطوير أدوات مخصصة أو استخدام الأدوات الموجودة، لتلبية الاحتياجات المحددة للوكلاء.
+- **معالجة الأخطاء**: تتضمن آليات معالجة أخطاء قوية لضمان التشغيل السلس.
+- **آلية التخزين المؤقت**: تتميز بتخزين مؤقت ذكي لتحسين الأداء وتقليل العمليات المتكررة.
+- **الدعم غير المتزامن**: تتعامل مع الأدوات المتزامنة وغير المتزامنة، مما يُمكّن العمليات غير الحاجبة.
+
+## استخدام أدوات CrewAI
+
+لتعزيز قدرات وكلائك بأدوات CrewAI، ابدأ بتثبيت حزمة الأدوات الإضافية:
+
+```bash
+pip install 'crewai[tools]'
+```
+
+إليك مثالًا يوضح استخدامها:
+
+```python Code
+import os
+from crewai import Agent, Task, Crew
+# استيراد أدوات crewAI
+from crewai_tools import (
+    DirectoryReadTool,
+    FileReadTool,
+    SerperDevTool,
+    WebsiteSearchTool
+)
+
+# إعداد مفاتيح API
+os.environ["SERPER_API_KEY"] = "Your Key" # serper.dev API key
+os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "Your Key"
+
+# إنشاء الأدوات
+docs_tool = DirectoryReadTool(directory='./blog-posts')
+file_tool = FileReadTool()
+search_tool = SerperDevTool()
+web_rag_tool = WebsiteSearchTool()
+
+# إنشاء الوكلاء
+researcher = Agent(
+    role='Market Research Analyst',
+    goal='Provide up-to-date market analysis of the AI industry',
+    backstory='An expert analyst with a keen eye for market trends.',
+    tools=[search_tool, web_rag_tool],
+    verbose=True
+)
+
+writer = Agent(
+    role='Content Writer',
+    goal='Craft engaging blog posts about the AI industry',
+    backstory='A skilled writer with a passion for technology.',
+    tools=[docs_tool, file_tool],
+    verbose=True
+)
+
+# تعريف المهام
+research = Task(
+    description='Research the latest trends in the AI industry and provide a summary.',
+    expected_output='A summary of the top 3 trending developments in the AI industry with a unique perspective on their significance.',
+    agent=researcher
+)
+
+write = Task(
+    description='Write an engaging blog post about the AI industry, based on the research analyst\'s summary. Draw inspiration from the latest blog posts in the directory.',
+    expected_output='A 4-paragraph blog post formatted in markdown with engaging, informative, and accessible content, avoiding complex jargon.',
+    agent=writer,
+    output_file='blog-posts/new_post.md'
+)
+
+# تجميع طاقم مع تفعيل التخطيط
+crew = Crew(
+    agents=[researcher, writer],
+    tasks=[research, write],
+    verbose=True,
+    planning=True,
+)
+
+# تنفيذ المهام
+crew.kickoff()
+```
+
+## أدوات CrewAI المتاحة
+
+- **معالجة الأخطاء**: جميع الأدوات مبنية بقدرات معالجة الأخطاء، مما يسمح للوكلاء بإدارة الاستثناءات بسلاسة ومتابعة مهامهم.
+- **آلية التخزين المؤقت**: جميع الأدوات تدعم التخزين المؤقت، مما يُمكّن الوكلاء من إعادة استخدام النتائج المحصلة سابقًا بكفاءة، مما يقلل الحمل على الموارد الخارجية ويسرّع وقت التنفيذ. يمكنك أيضًا تحديد تحكم أدق في آلية التخزين المؤقت باستخدام خاصية `cache_function` على الأداة.
+
+إليك قائمة بالأدوات المتاحة وأوصافها:
+
+| الأداة                             | الوصف                                                                                    |
+| :------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| **ApifyActorsTool**              | أداة تدمج Apify Actors مع سير عملك لمهام استخراج البيانات من الويب والأتمتة. |
+| **BrowserbaseLoadTool**          | أداة للتفاعل مع المتصفحات واستخراج البيانات منها.                             |
+| **CodeDocsSearchTool**           | أداة RAG محسّنة للبحث في وثائق الكود والمستندات التقنية ذات الصلة. |
+| **CodeInterpreterTool**          | أداة لتفسير كود Python.                                                           |
+| **ComposioTool**                 | تُمكّن استخدام أدوات Composio.                                                                 |
+| **CSVSearchTool**                | أداة RAG مصممة للبحث في ملفات CSV، مخصصة للتعامل مع البيانات المنظمة.        |
+| **DALL-E Tool**                  | أداة لإنشاء الصور باستخدام DALL-E API.                                             |
+| **DirectorySearchTool**          | أداة RAG للبحث في المجلدات، مفيدة للتنقل في أنظمة الملفات.       |
+| **DOCXSearchTool**               | أداة RAG للبحث في مستندات DOCX، مثالية لمعالجة ملفات Word.          |
+| **DirectoryReadTool**            | تسهّل قراءة ومعالجة هياكل المجلدات ومحتوياتها.                 |
+| **EXASearchTool**                | أداة مصممة لإجراء عمليات بحث شاملة عبر مصادر بيانات متنوعة.                |
+| **FileReadTool**                 | تُمكّن قراءة واستخراج البيانات من الملفات، مع دعم تنسيقات ملفات متنوعة.               |
+| **FirecrawlSearchTool**          | أداة للبحث في صفحات الويب باستخدام Firecrawl وإرجاع النتائج.                              |
+| **FirecrawlCrawlWebsiteTool**    | أداة لزحف صفحات الويب باستخدام Firecrawl.                                                  |
+| **FirecrawlScrapeWebsiteTool**   | أداة لاستخراج محتوى عناوين URL لصفحات الويب باستخدام Firecrawl.                   |
+| **GithubSearchTool**             | أداة RAG للبحث في مستودعات GitHub، مفيدة لبحث الكود والوثائق. |
+| **SerperDevTool**                | أداة متخصصة لأغراض التطوير، مع وظائف محددة قيد التطوير.  |
+| **TXTSearchTool**                | أداة RAG مركّزة على البحث في ملفات النص (.txt)، مناسبة للبيانات غير المنظمة.      |
+| **JSONSearchTool**               | أداة RAG مصممة للبحث في ملفات JSON، تخدم التعامل مع البيانات المنظمة.     |
+| **LlamaIndexTool**               | تُمكّن استخدام أدوات LlamaIndex.                                                           |
+| **MDXSearchTool**                | أداة RAG مخصصة للبحث في ملفات Markdown (MDX)، مفيدة للوثائق.       |
+| **PDFSearchTool**                | أداة RAG للبحث في مستندات PDF، مثالية لمعالجة المستندات الممسوحة ضوئيًا.    |
+| **PGSearchTool**                 | أداة RAG محسّنة للبحث في قواعد بيانات PostgreSQL، مناسبة لاستعلامات قواعد البيانات. |
+| **Vision Tool**                  | أداة لإنشاء الصور باستخدام DALL-E API.                                             |
+| **RagTool**                      | أداة RAG للأغراض العامة قادرة على التعامل مع مصادر وأنواع بيانات متنوعة.                 |
+| **ScrapeElementFromWebsiteTool** | تُمكّن استخراج عناصر محددة من المواقع، مفيدة لاستخراج البيانات المستهدف.         |
+| **ScrapeWebsiteTool**            | تسهّل استخراج المواقع بالكامل، مثالية لجمع البيانات الشامل.                 |
+| **WebsiteSearchTool**            | أداة RAG للبحث في محتوى المواقع، محسّنة لاستخراج بيانات الويب.                   |
+| **XMLSearchTool**                | أداة RAG مصممة للبحث في ملفات XML، مناسبة لتنسيقات البيانات المنظمة.      |
+| **YoutubeChannelSearchTool**     | أداة RAG للبحث في قنوات YouTube، مفيدة لتحليل محتوى الفيديو.           |
+| **YoutubeVideoSearchTool**       | أداة RAG للبحث في مقاطع فيديو YouTube، مثالية لاستخراج بيانات الفيديو.          |
+
+## إنشاء أدواتك الخاصة
+
+<Tip>
+  يمكن للمطورين إنشاء `أدوات مخصصة` مصممة خصيصًا لاحتياجات وكلائهم أو
+  استخدام الخيارات الجاهزة.
+</Tip>
+
+هناك طريقتان رئيسيتان لإنشاء أداة CrewAI:
+
+### الوراثة من `BaseTool`
+
+```python Code
+from crewai.tools import BaseTool
+from pydantic import BaseModel, Field
+
+class MyToolInput(BaseModel):
+    """Input schema for MyCustomTool."""
+    argument: str = Field(..., description="Description of the argument.")
+
+class MyCustomTool(BaseTool):
+    name: str = "Name of my tool"
+    description: str = "What this tool does. It's vital for effective utilization."
+    args_schema: Type[BaseModel] = MyToolInput
+
+    def _run(self, argument: str) -> str:
+        # منطق أداتك هنا
+        return "Tool's result"
+```
+
+## دعم الأدوات غير المتزامنة
+
+يدعم CrewAI الأدوات غير المتزامنة، مما يتيح لك تنفيذ أدوات تجري عمليات غير حاجبة مثل طلبات الشبكة وعمليات الإدخال/الإخراج على الملفات أو عمليات async أخرى بدون حجب مسار التنفيذ الرئيسي.
+
+### إنشاء أدوات غير متزامنة
+
+يمكنك إنشاء أدوات غير متزامنة بطريقتين:
+
+#### 1. استخدام مزيّن `tool` مع دوال Async
+
+```python Code
+from crewai.tools import tool
+
+@tool("fetch_data_async")
+async def fetch_data_async(query: str) -> str:
+    """Asynchronously fetch data based on the query."""
+    # محاكاة عملية غير متزامنة
+    await asyncio.sleep(1)
+    return f"Data retrieved for {query}"
+```
+
+#### 2. تنفيذ طرق Async في فئات الأدوات المخصصة
+
+```python Code
+from crewai.tools import BaseTool
+
+class AsyncCustomTool(BaseTool):
+    name: str = "async_custom_tool"
+    description: str = "An asynchronous custom tool"
+
+    async def _run(self, query: str = "") -> str:
+        """Asynchronously run the tool"""
+        # تنفيذك غير المتزامن هنا
+        await asyncio.sleep(1)
+        return f"Processed {query} asynchronously"
+```
+
+### استخدام الأدوات غير المتزامنة
+
+تعمل الأدوات غير المتزامنة بسلاسة في كل من سير عمل الطاقم القياسي وسير عمل التدفق:
+
+```python Code
+# في طاقم قياسي
+agent = Agent(role="researcher", tools=[async_custom_tool])
+
+# في تدفق
+class MyFlow(Flow):
+    @start()
+    async def begin(self):
+        crew = Crew(agents=[agent])
+        result = await crew.kickoff_async()
+        return result
+```
+
+يتعامل إطار عمل CrewAI تلقائيًا مع تنفيذ الأدوات المتزامنة وغير المتزامنة، لذا لا تحتاج للقلق بشأن كيفية استدعائها بشكل مختلف.
+
+### استخدام مزيّن `tool`
+
+```python Code
+from crewai.tools import tool
+@tool("Name of my tool")
+def my_tool(question: str) -> str:
+    """Clear description for what this tool is useful for, your agent will need this information to use it."""
+    # منطق الدالة هنا
+    return "Result from your custom tool"
+```
+
+### آلية التخزين المؤقت المخصصة
+
+<Tip>
+  يمكن للأدوات اختياريًا تنفيذ `cache_function` لضبط سلوك
+  التخزين المؤقت. تحدد هذه الدالة متى يتم تخزين النتائج مؤقتًا بناءً على شروط
+  محددة، مما يوفر تحكمًا دقيقًا في منطق التخزين المؤقت.
+</Tip>
+
+```python Code
+from crewai.tools import tool
+
+@tool
+def multiplication_tool(first_number: int, second_number: int) -> str:
+    """Useful for when you need to multiply two numbers together."""
+    return first_number * second_number
+
+def cache_func(args, result):
+    # في هذه الحالة، نخزّن النتيجة مؤقتًا فقط إذا كانت من مضاعفات 2
+    cache = result % 2 == 0
+    return cache
+
+multiplication_tool.cache_function = cache_func
+
+writer1 = Agent(
+        role="Writer",
+        goal="You write lessons of math for kids.",
+        backstory="You're an expert in writing and you love to teach kids but you know nothing of math.",
+        tools=[multiplication_tool],
+        allow_delegation=False,
+    )
+    #...
+```
+
+## الخلاصة
+
+الأدوات محورية في توسيع قدرات وكلاء CrewAI، مما يمكّنهم من تنفيذ مجموعة واسعة من المهام والتعاون بفعالية.
+عند بناء حلول مع CrewAI، استفد من كل من الأدوات المخصصة والموجودة لتمكين وكلائك وتعزيز نظام الذكاء الاصطناعي البيئي. فكّر في استخدام معالجة الأخطاء وآليات التخزين المؤقت ومرونة معاملات الأدوات لتحسين أداء وقدرات وكلائك.