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title: "Treinamento de Crews"
description: "Treine seus crews implantados diretamente da plataforma CrewAI AMP para melhorar o desempenho dos agentes ao longo do tempo"
icon: "dumbbell"
mode: "wide"
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O treinamento permite que você melhore o desempenho do crew executando sessões de treinamento iterativas diretamente da aba **Training** no CrewAI AMP. A plataforma usa o **modo de auto-treinamento** — ela gerencia o processo iterativo automaticamente, diferente do treinamento via CLI que requer feedback humano interativo por iteração.
Após a conclusão do treinamento, o CrewAI avalia as saídas dos agentes e consolida o feedback em sugestões acionáveis para cada agente. Essas sugestões são então aplicadas às execuções futuras do crew para melhorar a qualidade das saídas.
Para detalhes sobre como o treinamento do CrewAI funciona internamente, consulte a página [Conceitos de Treinamento](/pt-BR/concepts/training).
## Pré-requisitos
Você precisa de uma conta CrewAI AMP com uma implantação ativa em status **Ready** (tipo Crew).
Sua conta deve ter permissão de execução para a implantação que deseja treinar.
## Como treinar um crew
Navegue até **Deployments**, clique na sua implantação e selecione a aba **Training**.
Forneça um **Training Name** — este será o nome do arquivo `.pkl` usado para armazenar os resultados do treinamento. Por exemplo, "Expert Mode Training" produz `expert_mode_training.pkl`.
Insira os campos de entrada do crew. Estas são as mesmas entradas que você forneceria para um kickoff normal — elas são carregadas dinamicamente com base na configuração do seu crew.
Clique em **Train Crew**. O botão muda para "Training..." com um spinner enquanto o processo é executado.
Por trás dos panos:
- Um registro de treinamento é criado para sua implantação
- A plataforma chama o endpoint de auto-treinamento da implantação
- O crew executa suas iterações automaticamente — nenhum feedback manual é necessário
O painel **Current Training Status** exibe:
- **Status** — Estado atual da execução do treinamento
- **Nº Iterations** — Número de iterações de treinamento configuradas
- **Filename** — O arquivo `.pkl` sendo gerado
- **Started At** — Quando o treinamento começou
- **Training Inputs** — As entradas que você forneceu
## Entendendo os resultados do treinamento
Uma vez que o treinamento for concluído, você verá cards de resultado por agente com as seguintes informações:
- **Agent Role** — O nome/função do agente no seu crew
- **Final Quality** — Uma pontuação de 0 a 10 avaliando a qualidade da saída do agente
- **Final Summary** — Um resumo do desempenho do agente durante o treinamento
- **Suggestions** — Recomendações acionáveis para melhorar o comportamento do agente
### Editando sugestões
Você pode refinar as sugestões para qualquer agente:
No card de resultado de qualquer agente, clique no botão **Edit** ao lado das sugestões.
Atualize o texto das sugestões para refletir melhor as melhorias que você deseja.
Clique em **Save**. As sugestões editadas são sincronizadas de volta à implantação e usadas em todas as execuções futuras.
## Usando dados de treinamento
Para aplicar os resultados do treinamento ao seu crew:
1. Anote o **Training Filename** (o arquivo `.pkl`) da sua sessão de treinamento concluída.
2. Especifique este nome de arquivo na configuração de kickoff ou execução da sua implantação.
3. O crew carrega automaticamente o arquivo de treinamento e aplica as sugestões armazenadas a cada agente.
Isso significa que os agentes se beneficiam do feedback gerado durante o treinamento em cada execução subsequente.
## Treinamentos anteriores
A parte inferior da aba Training exibe um **histórico de todas as sessões de treinamento anteriores** da implantação. Use isso para revisar execuções de treinamento anteriores, comparar resultados ou selecionar um arquivo de treinamento diferente para usar.
## Tratamento de erros
Se uma execução de treinamento falhar, o painel de status mostra um estado de erro junto com uma mensagem descrevendo o que deu errado.
Causas comuns de falhas de treinamento:
- **Runtime da implantação não atualizado** — Certifique-se de que sua implantação está executando a versão mais recente
- **Erros de execução do crew** — Problemas na lógica de tarefas do crew ou configuração do agente
- **Problemas de rede** — Problemas de conectividade entre a plataforma e a implantação
## Limitações
Tenha estas restrições em mente ao planejar seu fluxo de trabalho de treinamento:
- **Um treinamento ativo por vez** por implantação — aguarde a execução atual terminar antes de iniciar outra
- **Apenas modo de auto-treinamento** — a plataforma não suporta feedback interativo por iteração como o CLI
- **Dados de treinamento são específicos da implantação** — os resultados do treinamento estão vinculados à instância e versão específicas da implantação
## Recursos relacionados
Aprenda como o treinamento do CrewAI funciona internamente.
Execute seu crew implantado a partir da plataforma AMP.
Faça a implantação do seu crew e deixe-o pronto para treinamento.