crewAI/docs/edge/ar/observability/arize-phoenix.mdx

---
title: Arize Phoenix
description: تكامل Arize Phoenix مع CrewAI باستخدام OpenTelemetry و OpenInference
icon: magnifying-glass-chart
mode: "wide"
---

# تكامل Arize Phoenix

يوضح هذا الدليل كيفية دمج **Arize Phoenix** مع **CrewAI** باستخدام OpenTelemetry عبر حزمة [OpenInference](https://github.com/openinference/openinference) SDK. بنهاية هذا الدليل، ستتمكن من تتبع وكلاء CrewAI وتصحيح أخطاء وكلائك بسهولة.

> **ما هو Arize Phoenix؟** [Arize Phoenix](https://phoenix.arize.com) هو منصة مراقبة LLM توفر التتبع والتقييم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

[![شاهد عرض فيديو لتكاملنا مع Phoenix](https://storage.googleapis.com/arize-assets/fixtures/setup_crewai.png)](https://www.youtube.com/watch?v=Yc5q3l6F7Ww)

## البدء

سنمر عبر مثال بسيط لاستخدام CrewAI ودمجه مع Arize Phoenix عبر OpenTelemetry باستخدام OpenInference.

يمكنك أيضاً الوصول إلى هذا الدليل على [Google Colab](https://colab.research.google.com/github/Arize-ai/phoenix/blob/main/tutorials/tracing/crewai_tracing_tutorial.ipynb).

### الخطوة 1: تثبيت الاعتماديات

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

### الخطوة 2: إعداد متغيرات البيئة

قم بإعداد مفاتيح API لـ Phoenix Cloud وإعداد OpenTelemetry لإرسال التتبعات إلى Phoenix. Phoenix Cloud هو إصدار مستضاف من Arize Phoenix، لكنه ليس مطلوباً لاستخدام هذا التكامل.

يمكنك الحصول على مفتاح Serper API المجاني [هنا](https://serper.dev/).

```python
import os
from getpass import getpass

# Get your Phoenix Cloud credentials
PHOENIX_API_KEY = getpass("🔑 Enter your Phoenix Cloud API Key: ")

# Get API keys for services
OPENAI_API_KEY = getpass("🔑 Enter your OpenAI API key: ")
SERPER_API_KEY = getpass("🔑 Enter your Serper API key: ")

# Set environment variables
os.environ["PHOENIX_CLIENT_HEADERS"] = f"api_key={PHOENIX_API_KEY}"
os.environ["PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT"] = "https://app.phoenix.arize.com" # Phoenix Cloud, change this to your own endpoint if you are using a self-hosted instance
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
os.environ["SERPER_API_KEY"] = SERPER_API_KEY
```

### الخطوة 3: تهيئة OpenTelemetry مع Phoenix

قم بتهيئة OpenInference OpenTelemetry instrumentation SDK لبدء التقاط التتبعات وإرسالها إلى Phoenix.

```python
from phoenix.otel import register

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

### الخطوة 4: إنشاء تطبيق CrewAI

سننشئ تطبيق CrewAI حيث يتعاون وكيلان للبحث وكتابة مقال مدونة حول تطورات الذكاء الاصطناعي.

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

# setup monitoring for your crew
tracer_provider = register(
    endpoint="http://localhost:6006/v1/traces")
CrewAIInstrumentor().instrument(skip_dep_check=True, tracer_provider=tracer_provider)
search_tool = SerperDevTool()

# Define your agents with roles and goals
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,
    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,
)

# Create tasks for your agents
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,
)

# Instantiate your crew with a sequential process
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer], tasks=[task1, task2], verbose=1, process=Process.sequential
)

# Get your crew to work!
result = crew.kickoff()

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

### الخطوة 5: عرض التتبعات في Phoenix

بعد تشغيل الوكيل، يمكنك عرض التتبعات المولدة من تطبيق CrewAI في Phoenix. سترى خطوات مفصلة لتفاعلات الوكلاء واستدعاءات LLM، مما يساعدك في التصحيح والتحسين.

سجل الدخول إلى حساب Phoenix Cloud الخاص بك وانتقل إلى المشروع الذي حددته في معامل `project_name`. سترى عرض زمني للتتبع مع جميع تفاعلات الوكلاء واستخدامات الأدوات واستدعاءات LLM.

![مثال تتبع في Phoenix يوضح تفاعلات الوكلاء](https://storage.googleapis.com/arize-assets/fixtures/crewai_traces.png)


### معلومات التوافق
- Python 3.8+
- CrewAI >= 0.86.0
- Arize Phoenix >= 7.0.1
- OpenTelemetry SDK >= 1.31.0


### المراجع
- [وثائق Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/) - نظرة عامة على منصة Phoenix.
- [وثائق CrewAI](https://docs.crewai.com/) - نظرة عامة على إطار عمل CrewAI.
- [وثائق OpenTelemetry](https://opentelemetry.io/docs/) - دليل OpenTelemetry
- [OpenInference GitHub](https://github.com/openinference/openinference) - الكود المصدري لـ OpenInference SDK.