crewAI/docs/v1.15.4/pt-BR/guides/crews/first-crew.mdx

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title: Crie sua primeira Crew
description: Tutorial passo a passo para criar uma equipe colaborativa de IA com configuração JSON-first.
icon: users-gear
mode: "wide"
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## Crie uma Crew de Pesquisa

Neste guia, você criará uma crew com dois agentes que pesquisa um tópico e escreve um relatório em markdown. Novos projetos de crew são JSON-first: agentes ficam em `agents/*.jsonc`, tarefas e configurações ficam em `crew.jsonc`, e `crewai run` carrega essa definição diretamente.

### Pré-requisitos

Antes de começar:

1. Instale o CrewAI seguindo o [guia de instalação](/pt-BR/installation)
2. Configure sua chave de LLM seguindo o [guia de LLMs](/pt-BR/concepts/llms#setting-up-your-llm)
3. Tenha uma chave [Serper.dev](https://serper.dev/) se quiser usar busca web

## Etapa 1: Criar uma nova Crew

```bash
crewai create crew research_crew
cd research_crew
```

Estrutura criada:

```text
research_crew/
├── .gitignore
├── .env
├── agents/
│   └── researcher.jsonc
├── crew.jsonc
├── knowledge/
├── pyproject.toml
├── README.md
├── skills/
└── tools/
```

<Tip>
Precisa do layout antigo com `crew.py`, `config/agents.yaml` e `config/tasks.yaml`? Use `crewai create crew research_crew --classic`.
</Tip>

## Etapa 2: Definir os agentes

Substitua o arquivo gerado `agents/researcher.jsonc` e adicione `agents/analyst.jsonc`. Os nomes dos arquivos são os nomes referenciados em `crew.jsonc`.

```jsonc agents/researcher.jsonc
{
  "role": "Senior Research Specialist for {topic}",
  "goal": "Find comprehensive and accurate information about {topic}, with a focus on recent developments and key insights.",
  "backstory": "You are an experienced research specialist who organizes complex information into clear, useful notes.",
  // Substitua pelo seu modelo, por exemplo "openai/gpt-4o".
  "llm": "provider/model-id",
  "tools": ["SerperDevTool"],
  "settings": {
    "verbose": true,
    "allow_delegation": false
  }
}
```

```jsonc agents/analyst.jsonc
{
  "role": "Report Analyst for {topic}",
  "goal": "Turn research findings into a clear, well-structured report.",
  "backstory": "You are a careful analyst with strong technical writing skills and a talent for extracting useful insights.",
  // Substitua pelo seu modelo, por exemplo "openai/gpt-4o".
  "llm": "provider/model-id",
  "settings": {
    "verbose": true,
    "allow_delegation": false
  }
}
```

Substitua `provider/model-id` pelo modelo usado, como `openai/gpt-4o`, `anthropic/claude-sonnet-4-6` ou `gemini/gemini-2.0-flash-001`.

## Etapa 3: Definir tarefas e configurações

Substitua `crew.jsonc` por:

```jsonc crew.jsonc
{
  "name": "Research Crew",
  "agents": ["researcher", "analyst"],
  "tasks": [
    {
      "name": "research_task",
      "description": "Conduct thorough research on {topic}. Focus on key concepts, recent developments, major challenges, notable applications, and future outlook.",
      "expected_output": "A comprehensive research document with organized sections, specific facts, and useful examples about {topic}.",
      "agent": "researcher"
    },
    {
      "name": "analysis_task",
      "description": "Analyze the research findings and create a polished report on {topic}. Include an executive summary, key insights, trend analysis, and recommendations.",
      "expected_output": "A professional markdown report with clear headings, a concise summary, main findings, and recommendations.",
      "agent": "analyst",
      "context": ["research_task"],
      "output_file": "output/report.md",
      "markdown": true
    }
  ],
  "process": "sequential",
  "verbose": true,
  "memory": true,
  "inputs": {
    "topic": "Artificial Intelligence in Healthcare"
  }
}
```

`context` aponta para tarefas anteriores, então o analista recebe a saída da pesquisa. `inputs` define valores padrão para `{topic}`; se um valor faltar, `crewai run` perguntará no terminal.

## Etapa 4: Variáveis de ambiente

Edite `.env`:

```sh
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
# Adicione também a chave do seu provedor de modelo.
```

## Etapa 5: Instalar e executar

```bash
crewai install
crewai run
```

Quando a execução terminar, abra `output/report.md`.

<Warning>
Execute projetos JSON crew apenas de fontes confiáveis. Ferramentas `custom:<name>` e referências `{"python": "module.attribute"}` executam Python local ao carregar a crew.
</Warning>

<Check>
Você criou uma crew JSON-first funcional que pesquisa um tópico e escreve um relatório.
</Check>