---
title: استخدام CrewAI بدون LiteLLM
description: كيفية استخدام CrewAI مع التكاملات الأصلية للمزودين وإزالة اعتمادية LiteLLM من مشروعك.
icon: shield-check
mode: "wide"
---

## نظرة عامة

يدعم CrewAI مسارين للاتصال بمزودي LLM:

1. **التكاملات الأصلية** — اتصالات SDK مباشرة مع OpenAI وAnthropic وGoogle Gemini وAzure OpenAI وAWS Bedrock
2. **LiteLLM كاحتياط** — طبقة ترجمة تدعم أكثر من 100 مزود إضافي

يشرح هذا الدليل كيفية استخدام CrewAI حصرياً مع التكاملات الأصلية للمزودين، مع إزالة أي اعتمادية على LiteLLM.

<Warning>
  تم عزل حزمة `litellm` على PyPI بسبب حادث أمني/موثوقية. إذا كنت تعتمد على مزودين يحتاجون LiteLLM، يجب عليك الانتقال إلى التكاملات الأصلية. توفر لك تكاملات CrewAI الأصلية الوظائف الكاملة بدون LiteLLM.
</Warning>

## لماذا إزالة LiteLLM؟

- **تقليل سطح الاعتماديات** — حزم أقل تعني مخاطر أقل محتملة في سلسلة التوريد
- **أداء أفضل** — تتواصل حزم SDK الأصلية مباشرة مع واجهات برمجة تطبيقات المزودين، مما يلغي طبقة الترجمة
- **تصحيح أخطاء أبسط** — طبقة تجريد واحدة أقل بين كودك والمزود
- **حجم تثبيت أصغر** — يجلب LiteLLM العديد من الاعتماديات العابرة

## المزودون الأصليون (لا يحتاجون LiteLLM)

هؤلاء المزودون يستخدمون حزم SDK الخاصة بهم ويعملون بدون تثبيت LiteLLM:

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="OpenAI" icon="bolt">
    GPT-4o، GPT-4o-mini، o1، o3-mini، والمزيد.
    ```bash
    uv add "crewai[openai]"
    ```
  </Card>
  <Card title="Anthropic" icon="a">
    Claude Sonnet، Claude Haiku، والمزيد.
    ```bash
    uv add "crewai[anthropic]"
    ```
  </Card>
  <Card title="Google Gemini" icon="google">
    Gemini 2.0 Flash، Gemini 2.0 Pro، والمزيد.
    ```bash
    uv add "crewai[gemini]"
    ```
  </Card>
  <Card title="Azure OpenAI" icon="microsoft">
    نماذج OpenAI المستضافة على Azure.
    ```bash
    uv add "crewai[azure]"
    ```
  </Card>
  <Card title="AWS Bedrock" icon="aws">
    Claude، Llama، Titan، والمزيد عبر AWS.
    ```bash
    uv add "crewai[bedrock]"
    ```
  </Card>
</CardGroup>

<Info>
  إذا كنت تستخدم المزودين الأصليين فقط، فلن تحتاج **أبداً** لتثبيت `crewai[litellm]`. حزمة `crewai` الأساسية بالإضافة إلى الإضافة الخاصة بالمزود الذي اخترته هي كل ما تحتاجه.
</Info>

## كيفية التحقق مما إذا كنت تستخدم LiteLLM

### تحقق من سلاسل النماذج الخاصة بك

إذا كان كودك يستخدم بادئات النماذج هذه، فأنت تمرر عبر LiteLLM:

| البادئة | المزود | يستخدم LiteLLM؟ |
|--------|----------|---------------|
| `ollama/` | Ollama | ✅ نعم |
| `groq/` | Groq | ✅ نعم |
| `together_ai/` | Together AI | ✅ نعم |
| `mistral/` | Mistral | ✅ نعم |
| `cohere/` | Cohere | ✅ نعم |
| `huggingface/` | Hugging Face | ✅ نعم |
| `openai/` | OpenAI | ❌ أصلي |
| `anthropic/` | Anthropic | ❌ أصلي |
| `gemini/` | Google Gemini | ❌ أصلي |
| `azure/` | Azure OpenAI | ❌ أصلي |
| `bedrock/` | AWS Bedrock | ❌ أصلي |

### تحقق مما إذا كان LiteLLM مثبتاً

```bash
# Using pip
pip show litellm

# Using uv
uv pip show litellm
```

إذا أرجع الأمر معلومات الحزمة، فإن LiteLLM مثبت في بيئتك.

### تحقق من اعتمادياتك

انظر إلى ملف `pyproject.toml` الخاص بك بحثاً عن `crewai[litellm]`:

```toml
# If you see this, you have LiteLLM as a dependency
dependencies = [
    "crewai[litellm]>=0.100.0",  # ← Uses LiteLLM
]

# Change to a native provider extra instead
dependencies = [
    "crewai[openai]>=0.100.0",   # ← Native, no LiteLLM
]
```

## دليل الانتقال

### الخطوة 1: حدد مزودك الحالي

ابحث عن جميع استدعاءات `LLM()` وسلاسل النماذج في كودك:

```bash
# Search your codebase for LLM model strings
grep -r "LLM(" --include="*.py" .
grep -r "llm=" --include="*.yaml" .
grep -r "llm:" --include="*.yaml" .
```

### الخطوة 2: انتقل إلى مزود أصلي

<Tabs>
  <Tab title="الانتقال إلى OpenAI">
    ```python
    from crewai import LLM

    # Before (LiteLLM):
    # llm = LLM(model="groq/llama-3.1-70b")

    # After (Native):
    llm = LLM(model="openai/gpt-4o")
    ```

    ```bash
    # Install
    uv add "crewai[openai]"

    # Set your API key
    export OPENAI_API_KEY="sk-..."
    ```
  </Tab>
  <Tab title="الانتقال إلى Anthropic">
    ```python
    from crewai import LLM

    # Before (LiteLLM):
    # llm = LLM(model="together_ai/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B")

    # After (Native):
    llm = LLM(model="anthropic/claude-sonnet-4-20250514")
    ```

    ```bash
    # Install
    uv add "crewai[anthropic]"

    # Set your API key
    export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
    ```
  </Tab>
  <Tab title="الانتقال إلى Gemini">
    ```python
    from crewai import LLM

    # Before (LiteLLM):
    # llm = LLM(model="mistral/mistral-large-latest")

    # After (Native):
    llm = LLM(model="gemini/gemini-2.0-flash")
    ```

    ```bash
    # Install
    uv add "crewai[gemini]"

    # Set your API key
    export GEMINI_API_KEY="..."
    ```
  </Tab>
  <Tab title="الانتقال إلى Azure OpenAI">
    ```python
    from crewai import LLM

    # After (Native):
    llm = LLM(
        model="azure/your-deployment-name",
        api_key="your-azure-api-key",
        base_url="https://your-resource.openai.azure.com",
        api_version="2024-06-01"
    )
    ```

    ```bash
    # Install
    uv add "crewai[azure]"
    ```
  </Tab>
  <Tab title="الانتقال إلى AWS Bedrock">
    ```python
    from crewai import LLM

    # After (Native):
    llm = LLM(
        model="bedrock/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0",
        aws_region_name="us-east-1"
    )
    ```

    ```bash
    # Install
    uv add "crewai[bedrock]"

    # Configure AWS credentials
    export AWS_ACCESS_KEY_ID="..."
    export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="..."
    export AWS_DEFAULT_REGION="us-east-1"
    ```
  </Tab>
</Tabs>

### الخطوة 3: الاحتفاظ بـ Ollama بدون LiteLLM

إذا كنت تستخدم Ollama وتريد الاستمرار في استخدامه، يمكنك الاتصال عبر واجهة برمجة تطبيقات Ollama المتوافقة مع OpenAI:

```python
from crewai import LLM

# Before (LiteLLM):
# llm = LLM(model="ollama/llama3")

# After (OpenAI-compatible mode, no LiteLLM needed):
llm = LLM(
    model="openai/llama3",
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"  # Ollama doesn't require a real API key
)
```

<Tip>
  العديد من خوادم الاستدلال المحلية (Ollama، vLLM، LM Studio، llama.cpp) توفر واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI. يمكنك استخدام بادئة `openai/` مع `base_url` مخصص للاتصال بأي منها بشكل أصلي.
</Tip>

### الخطوة 4: تحديث إعدادات YAML

```yaml
# Before (LiteLLM providers):
researcher:
  role: Research Specialist
  goal: Conduct research
  backstory: A dedicated researcher
  llm: groq/llama-3.1-70b          # ← LiteLLM

# After (Native provider):
researcher:
  role: Research Specialist
  goal: Conduct research
  backstory: A dedicated researcher
  llm: openai/gpt-4o               # ← Native
```

### الخطوة 5: إزالة LiteLLM

بمجرد انتقال جميع مراجع النماذج الخاصة بك:

```bash
# Remove litellm from your project
uv remove litellm

# Or if using pip
pip uninstall litellm

# Update your pyproject.toml: change crewai[litellm] to your provider extra
# e.g., crewai[openai], crewai[anthropic], crewai[gemini]
```

### الخطوة 6: التحقق

شغّل مشروعك وتأكد من أن كل شيء يعمل:

```bash
# Run your crew
crewai run

# Or run your tests
uv run pytest
```

## مرجع سريع: خريطة سلاسل النماذج

فيما يلي مسارات الانتقال الشائعة من المزودين المعتمدين على LiteLLM إلى المزودين الأصليين:

```python
from crewai import LLM

# ─── LiteLLM providers → Native alternatives ────────────────────

# Groq → OpenAI or Anthropic
# llm = LLM(model="groq/llama-3.1-70b")
llm = LLM(model="openai/gpt-4o-mini")           # Fast & affordable
llm = LLM(model="anthropic/claude-haiku-3-5")    # Fast & affordable

# Together AI → OpenAI or Gemini
# llm = LLM(model="together_ai/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B")
llm = LLM(model="openai/gpt-4o")                 # High quality
llm = LLM(model="gemini/gemini-2.0-flash")       # Fast & capable

# Mistral → Anthropic or OpenAI
# llm = LLM(model="mistral/mistral-large-latest")
llm = LLM(model="anthropic/claude-sonnet-4-20250514")  # High quality

# Ollama → OpenAI-compatible (keep using local models)
# llm = LLM(model="ollama/llama3")
llm = LLM(
    model="openai/llama3",
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"
)
```

## الأسئلة الشائعة

<AccordionGroup>
  <Accordion title="هل أفقد أي وظائف بإزالة LiteLLM؟">
    لا، إذا كنت تستخدم أحد المزودين الخمسة المدعومين أصلياً (OpenAI، Anthropic، Gemini، Azure، Bedrock). تدعم هذه التكاملات الأصلية جميع ميزات CrewAI بما في ذلك البث واستدعاء الأدوات والمخرجات المنظمة والمزيد. ستفقد فقط الوصول إلى المزودين المتاحين حصرياً عبر LiteLLM (مثل Groq وTogether AI وMistral كمزودين من الدرجة الأولى).
  </Accordion>
  <Accordion title="هل يمكنني استخدام عدة مزودين أصليين في نفس الوقت؟">
    نعم. ثبّت إضافات متعددة واستخدم مزودين مختلفين لوكلاء مختلفين:
    ```bash
    uv add "crewai[openai,anthropic,gemini]"
    ```
    ```python
    researcher = Agent(llm="openai/gpt-4o", ...)
    writer = Agent(llm="anthropic/claude-sonnet-4-20250514", ...)
    ```
  </Accordion>
  <Accordion title="هل LiteLLM آمن للاستخدام الآن؟">
    بغض النظر عن حالة العزل، فإن تقليل سطح اعتمادياتك يُعد ممارسة أمنية جيدة. إذا كنت تحتاج فقط مزودين يدعمهم CrewAI أصلياً، فلا يوجد سبب لإبقاء LiteLLM مثبتاً.
  </Accordion>
  <Accordion title="ماذا عن متغيرات البيئة مثل OPENAI_API_KEY؟">
    يستخدم المزودون الأصليون نفس متغيرات البيئة التي اعتدت عليها. لا حاجة لتغييرات على `OPENAI_API_KEY` أو `ANTHROPIC_API_KEY` أو `GEMINI_API_KEY` وغيرها.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## موارد ذات صلة

- [اتصالات LLM](/ar/learn/llm-connections) — الدليل الكامل لربط CrewAI مع أي LLM
- [مفاهيم LLM](/ar/concepts/llms) — فهم نماذج اللغة الكبيرة في CrewAI
- [دليل اختيار LLM](/ar/learn/llm-selection-guide) — اختيار النموذج المناسب لحالة استخدامك
