Files
crewAI/docs/edge/ar/tools/search-research/arxivpapertool.mdx
Lucas Gomide a237ebabba feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel (#6202)
* feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel

Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version
selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to
Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry
renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/*
that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating
pre-release leakage onto frozen release labels. External links to
canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that
always land on the current default version.

Layout:
- docs/edge/<lang>/*         rolling source (you edit here)
- docs/edge/enterprise-api.*.yaml
- docs/v<X.Y.Z>/<lang>/*     frozen, immutable snapshots
- docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml
- docs/images/               shared, append-only
- docs/docs.json             nav + redirects

URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for
Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard
redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links
working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page
redirects) so destinations always resolve to the current default
without depending on a second redirect hop.

Release flow integration (devtools release):
- New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises
  docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the
  snapshot, inserts the version into every language block in
  docs.json, and refreshes all redirect destinations.
- _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during
  Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so
  the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged
  alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR
  is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z>
  — the title prefix the new CI guard reads.
- The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the
  enterprise release as before; no new PRs are added.
- Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride
  Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix.
- docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to
  docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge
  and never accidentally touch a frozen snapshot.

Migration scripts (one-shot):
- scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16
  historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via
  git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot
  reads its own enterprise-api YAML rather than the live one.
- scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json:
  rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under
  docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags
  v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file
  doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before
  v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects.
- scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper
  around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g.
  retroactively snapshotting a forgotten release).

CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml):
- Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose
  title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by
  devtools release or the manual wrapper) may modify them.
- Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a
  single image directory. Deleting or renaming an image breaks every
  historical snapshot that still references it.

Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was
deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference
it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical
rendering fidelity and validates the new append-only rule
retroactively.

Tests:
- lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file
  copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect
  upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid
  inputs.

Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across
the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales).

AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model;
RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution
section links to both.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

* style: resolve linter issues

---------

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

112 lines
3.8 KiB
Plaintext

---
title: أداة أوراق arXiv
description: تبحث `ArxivPaperTool` في arXiv عن أوراق بحثية مطابقة لاستعلام وتقوم اختيارياً بتنزيل ملفات PDF.
icon: box-archive
mode: "wide"
---
# `ArxivPaperTool`
## الوصف
تستعلم `ArxivPaperTool` من واجهة برمجة تطبيقات arXiv عن الأوراق الأكاديمية وتُرجع نتائج مختصرة وقابلة للقراءة. يمكنها أيضاً تنزيل ملفات PDF اختيارياً إلى القرص.
## التثبيت
لا تحتاج هذه الأداة إلى تثبيت خاص بخلاف `crewai-tools`.
```shell
uv add crewai-tools
```
لا يتطلب مفتاح API. تستخدم هذه الأداة واجهة Atom API العامة من arXiv.
## خطوات البدء
1. قم بتهيئة الأداة.
2. قدّم `search_query` (مثل "transformer neural network").
3. عيّن اختيارياً `max_results` (1-100) وفعّل تنزيل PDF في المُنشئ.
## مثال
```python Code
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import ArxivPaperTool
tool = ArxivPaperTool(
download_pdfs=False,
save_dir="./arxiv_pdfs",
use_title_as_filename=True,
)
agent = Agent(
role="Researcher",
goal="Find relevant arXiv papers",
backstory="Expert at literature discovery",
tools=[tool],
verbose=True,
)
task = Task(
description="Search arXiv for 'transformer neural network' and list top 5 results.",
expected_output="A concise list of 5 relevant papers with titles, links, and summaries.",
agent=agent,
)
crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()
```
### الاستخدام المباشر (بدون وكيل)
```python Code
from crewai_tools import ArxivPaperTool
tool = ArxivPaperTool(
download_pdfs=True,
save_dir="./arxiv_pdfs",
)
print(tool.run(search_query="mixture of experts", max_results=3))
```
## المعاملات
### معاملات التهيئة
- `download_pdfs` (bool, الافتراضي `False`): ما إذا كان سيتم تنزيل ملفات PDF.
- `save_dir` (str, الافتراضي `./arxiv_pdfs`): المجلد لحفظ ملفات PDF.
- `use_title_as_filename` (bool, الافتراضي `False`): استخدام عناوين الأوراق كأسماء ملفات.
### معاملات التشغيل
- `search_query` (str, مطلوب): استعلام البحث في arXiv.
- `max_results` (int, الافتراضي `5`, النطاق 1-100): عدد النتائج.
## صيغة الإخراج
تُرجع الأداة قائمة أوراق قابلة للقراءة تتضمن:
- العنوان
- الرابط (صفحة الملخص)
- مقتطف/ملخص (مقتطع)
عند تعيين `download_pdfs=True`، يتم حفظ ملفات PDF على القرص ويشير الملخص إلى الملفات المحفوظة.
## ملاحظات الاستخدام
- تُرجع الأداة نصاً منسقاً مع البيانات الوصفية الرئيسية والروابط.
- عند تعيين `download_pdfs=True`، سيتم تخزين ملفات PDF في `save_dir`.
## استكشاف الأخطاء وإصلاحها
- إذا تلقيت انتهاء مهلة الشبكة، أعد المحاولة أو قلل `max_results`.
- أخطاء XML غير صالحة تشير إلى مشكلة في تحليل استجابة arXiv؛ جرب استعلاماً أبسط.
- قد تحدث أخطاء نظام الملفات (مثل رفض الصلاحية) عند حفظ ملفات PDF؛ تأكد من أن `save_dir` قابل للكتابة.
## روابط ذات صلة
- وثائق واجهة arXiv API: https://info.arxiv.org/help/api/index.html
## معالجة الأخطاء
- يتم التعامل مع مشكلات الشبكة و XML غير الصالح وأخطاء نظام التشغيل برسائل توضيحية.