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title: Arize Phoenix
description: Integração do Arize Phoenix para CrewAI com OpenTelemetry e OpenInference
icon: magnifying-glass-chart
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# Integração com Arize Phoenix

Este guia demonstra como integrar o **Arize Phoenix** ao **CrewAI** usando o OpenTelemetry através do [OpenInference](https://github.com/openinference/openinference) SDK. Ao final deste guia, você será capaz de rastrear seus agentes CrewAI e depurá-los com facilidade.

> **O que é o Arize Phoenix?** O [Arize Phoenix](https://phoenix.arize.com) é uma plataforma de observabilidade de LLM que oferece rastreamento e avaliação para aplicações de IA.

[![Assista a um vídeo demonstrando a nossa integração com o Phoenix](https://storage.googleapis.com/arize-assets/fixtures/setup_crewai.png)](https://www.youtube.com/watch?v=Yc5q3l6F7Ww)

## Primeiros Passos

Vamos percorrer um exemplo simples de uso do CrewAI e integração com o Arize Phoenix via OpenTelemetry utilizando o OpenInference.

Você também pode acessar este guia no [Google Colab](https://colab.research.google.com/github/Arize-ai/phoenix/blob/main/tutorials/tracing/crewai_tracing_tutorial.ipynb).

### Passo 1: Instale as Dependências

```bash
pip install openinference-instrumentation-crewai crewai crewai-tools arize-phoenix-otel
```

### Passo 2: Configure as Variáveis de Ambiente

Configure as chaves de API do Phoenix Cloud e ajuste o OpenTelemetry para enviar rastros ao Phoenix. O Phoenix Cloud é uma versão hospedada do Arize Phoenix, mas não é obrigatório para utilizar esta integração.

Você pode obter uma chave de API gratuita do Serper [aqui](https://serper.dev/).

```python
import os
from getpass import getpass

# Obtenha suas credenciais do Phoenix Cloud
PHOENIX_API_KEY = getpass("🔑 Digite sua Phoenix Cloud API Key: ")

# Obtenha as chaves de API para os serviços
OPENAI_API_KEY = getpass("🔑 Digite sua OpenAI API key: ")
SERPER_API_KEY = getpass("🔑 Digite sua Serper API key: ")

# Defina as variáveis de ambiente
os.environ["PHOENIX_CLIENT_HEADERS"] = f"api_key={PHOENIX_API_KEY}"
os.environ["PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT"] = "https://app.phoenix.arize.com" # Phoenix Cloud, altere para seu endpoint se estiver utilizando uma instância self-hosted
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
os.environ["SERPER_API_KEY"] = SERPER_API_KEY
```

### Passo 3: Inicialize o OpenTelemetry com o Phoenix

Inicialize o SDK de instrumentação OpenTelemetry do OpenInference para começar a capturar rastros e enviá-los ao Phoenix. 

```python
from phoenix.otel import register

tracer_provider = register(
    project_name="crewai-tracing-demo",
    auto_instrument=True,
)
```

### Passo 4: Crie uma Aplicação CrewAI

Vamos criar uma aplicação CrewAI em que dois agentes colaboram para pesquisar e escrever um post de blog sobre avanços em IA.

```python
from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai_tools import SerperDevTool
from openinference.instrumentation.crewai import CrewAIInstrumentor
from phoenix.otel import register

# configure o monitoramento para seu crew
tracer_provider = register(
    endpoint="http://localhost:6006/v1/traces")
CrewAIInstrumentor().instrument(skip_dep_check=True, tracer_provider=tracer_provider)
search_tool = SerperDevTool()

# Defina seus agentes com papéis e objetivos
researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Uncover cutting-edge developments in AI and data science",
    backstory="""You work at a leading tech think tank.
    Your expertise lies in identifying emerging trends.
    You have a knack for dissecting complex data and presenting actionable insights.""",
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    # You can pass an optional llm attribute specifying what model you wanna use.
    # llm=ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5", temperature=0.7),
    tools=[search_tool],
)
writer = Agent(
    role="Tech Content Strategist",
    goal="Craft compelling content on tech advancements",
    backstory="""You are a renowned Content Strategist, known for your insightful and engaging articles.
    You transform complex concepts into compelling narratives.""",
    verbose=True,
    allow_delegation=True,
)

# Crie tarefas para seus agentes
task1 = Task(
    description="""Conduct a comprehensive analysis of the latest advancements in AI in 2024.
    Identify key trends, breakthrough technologies, and potential industry impacts.""",
    expected_output="Full analysis report in bullet points",
    agent=researcher,
)

task2 = Task(
    description="""Using the insights provided, develop an engaging blog
    post that highlights the most significant AI advancements.
    Your post should be informative yet accessible, catering to a tech-savvy audience.
    Make it sound cool, avoid complex words so it doesn't sound like AI.""",
    expected_output="Full blog post of at least 4 paragraphs",
    agent=writer,
)

# Instancie seu crew com um processo sequencial
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer], tasks=[task1, task2], verbose=1, process=Process.sequential
)

# Coloque seu crew para trabalhar!
result = crew.kickoff()

print("######################")
print(result)
```

### Passo 5: Visualize os Rastros no Phoenix

Após executar o agente, você poderá visualizar os rastros gerados pela sua aplicação CrewAI no Phoenix. Você verá etapas detalhadas das interações dos agentes e chamadas de LLM, o que pode ajudar na depuração e otimização dos seus agentes de IA.

Acesse sua conta Phoenix Cloud e navegue até o projeto que você especificou no parâmetro `project_name`. Você verá uma visualização de linha do tempo do seu rastro, incluindo todas as interações dos agentes, uso de ferramentas e chamadas LLM.

![Exemplo de rastro no Phoenix mostrando interações de agentes](https://storage.googleapis.com/arize-assets/fixtures/crewai_traces.png)


### Informações de Compatibilidade de Versão
- Python 3.8+
- CrewAI >= 0.86.0
- Arize Phoenix >= 7.0.1
- OpenTelemetry SDK >= 1.31.0


### Referências
- [Documentação do Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/) - Visão geral da plataforma Phoenix.
- [Documentação do CrewAI](https://docs.crewai.com/) - Visão geral do framework CrewAI.
- [Documentação do OpenTelemetry](https://opentelemetry.io/docs/) - Guia do OpenTelemetry
- [OpenInference GitHub](https://github.com/openinference/openinference) - Código-fonte do SDK OpenInference.