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* 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>
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title: "Geração de Imagens com DALL-E"
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description: "Aprenda a usar o DALL-E para geração de imagens com IA em seus projetos CrewAI"
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icon: "image"
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mode: "wide"
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O CrewAI oferece integração com o DALL-E da OpenAI, permitindo que seus agentes de IA gerem imagens como parte de suas tarefas. Este guia irá orientá-lo sobre como configurar e utilizar a ferramenta DALL-E em seus projetos CrewAI.
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## Pré-requisitos
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- crewAI instalado (última versão)
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- Chave de API OpenAI com acesso ao DALL-E
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## Configurando a Ferramenta DALL-E
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<Steps>
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<Step title="Importe a ferramenta DALL-E">
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```python
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from crewai_tools import DallETool
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```
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</Step>
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<Step title="Adicione a ferramenta DALL-E na configuração do seu agente">
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```python
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@agent
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def researcher(self) -> Agent:
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return Agent(
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config=self.agents_config['researcher'],
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tools=[SerperDevTool(), DallETool()], # Add DallETool to the list of tools
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allow_delegation=False,
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verbose=True
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)
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```
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</Step>
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</Steps>
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## Utilizando a Ferramenta DALL-E
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Depois de adicionar a ferramenta DALL-E ao seu agente, ele poderá gerar imagens baseadas em prompts de texto. A ferramenta retornará uma URL para a imagem gerada, que pode ser utilizada na resposta do agente ou repassada para outros agentes para processamento adicional.
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### Exemplo de Configuração de Agente
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```yaml
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role: >
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Pesquisador Sênior de Dados para Perfis do LinkedIn
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goal: >
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Encontrar perfis detalhados do LinkedIn com base no nome fornecido {name} e domínio {domain}
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Gerar uma imagem com o Dall-e baseada no domínio {domain}
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backstory: >
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Você é um pesquisador experiente com habilidade para encontrar os perfis do LinkedIn mais relevantes.
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Conhecido por sua eficiência em navegar no LinkedIn, você se destaca em reunir e apresentar
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informações profissionais de forma clara e concisa.
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```
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### Resultado Esperado
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O agente com a ferramenta DALL-E conseguirá gerar a imagem e fornecer uma URL em sua resposta. Você poderá então baixar a imagem.
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<Frame>
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<img src="/images/enterprise/dall-e-image.png" alt="Imagem DALL-E" />
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</Frame>
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## Boas Práticas
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1. **Seja específico nos prompts de geração de imagem** para obter melhores resultados.
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2. **Considere o tempo de geração** - A geração de imagens pode levar algum tempo, então inclua isso no seu planejamento de tarefas.
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3. **Siga as políticas de uso** - Sempre cumpra as políticas de uso da OpenAI ao gerar imagens.
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## Solução de Problemas
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1. **Verifique o acesso à API** - Certifique-se de que sua chave de API OpenAI possui acesso ao DALL-E.
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2. **Compatibilidade de versões** - Verifique se você está utilizando a versão mais recente do crewAI e crewai-tools.
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3. **Configuração da ferramenta** - Confirme que a ferramenta DALL-E foi corretamente adicionada à lista de ferramentas do agente. |