Files
crewAI/docs/edge/pt-BR/concepts/files.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

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

268 lines
8.0 KiB
Plaintext

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title: Arquivos
description: Passe imagens, PDFs, áudio, vídeo e arquivos de texto para seus agentes para processamento multimodal.
icon: file-image
---
## Visão Geral
O CrewAI suporta entradas de arquivos multimodais nativos, permitindo que você passe imagens, PDFs, áudio, vídeo e arquivos de texto diretamente para seus agentes. Os arquivos são formatados automaticamente para os requisitos da API de cada provedor LLM.
<Note type="info" title="Dependência Opcional">
O suporte a arquivos requer o pacote opcional `crewai-files`. Instale com:
```bash
uv add 'crewai[file-processing]'
```
</Note>
<Note type="warning" title="Acesso Antecipado">
A API de processamento de arquivos está atualmente em acesso antecipado.
</Note>
## Tipos de Arquivo
O CrewAI suporta cinco tipos de arquivo específicos mais uma classe genérica `File` que detecta automaticamente o tipo:
| Tipo | Classe | Casos de Uso |
|:-----|:------|:----------|
| **Imagem** | `ImageFile` | Fotos, capturas de tela, diagramas, gráficos |
| **PDF** | `PDFFile` | Documentos, relatórios, artigos |
| **Áudio** | `AudioFile` | Gravações de voz, podcasts, reuniões |
| **Vídeo** | `VideoFile` | Gravações de tela, apresentações |
| **Texto** | `TextFile` | Arquivos de código, logs, arquivos de dados |
| **Genérico** | `File` | Detecta automaticamente o tipo do conteúdo |
```python
from crewai_files import File, ImageFile, PDFFile, AudioFile, VideoFile, TextFile
image = ImageFile(source="screenshot.png")
pdf = PDFFile(source="report.pdf")
audio = AudioFile(source="meeting.mp3")
video = VideoFile(source="demo.mp4")
text = TextFile(source="data.csv")
file = File(source="document.pdf")
```
## Fontes de Arquivo
O parâmetro `source` aceita múltiplos tipos de entrada e detecta automaticamente o handler apropriado:
### De Caminho
```python
from crewai_files import ImageFile
image = ImageFile(source="./images/chart.png")
```
### De URL
```python
from crewai_files import ImageFile
image = ImageFile(source="https://example.com/image.png")
```
### De Bytes
```python
from crewai_files import ImageFile, FileBytes
image_bytes = download_image_from_api()
image = ImageFile(source=FileBytes(data=image_bytes, filename="downloaded.png"))
image = ImageFile(source=image_bytes)
```
## Usando Arquivos
Arquivos podem ser passados em múltiplos níveis, com níveis mais específicos tendo precedência.
### Com Crews
Passe arquivos ao iniciar uma crew:
```python
from crewai import Crew
from crewai_files import ImageFile
crew = Crew(agents=[analyst], tasks=[analysis_task])
result = crew.kickoff(
inputs={"topic": "Q4 Sales"},
input_files={
"chart": ImageFile(source="sales_chart.png"),
"report": PDFFile(source="quarterly_report.pdf"),
}
)
```
### Com Tasks
Anexe arquivos a tasks específicas:
```python
from crewai import Task
from crewai_files import ImageFile
task = Task(
description="Analise o gráfico de vendas e identifique tendências em {chart}",
expected_output="Um resumo das principais tendências",
input_files={
"chart": ImageFile(source="sales_chart.png"),
}
)
```
### Com Flows
Passe arquivos para flows, que automaticamente herdam para crews:
```python
from crewai.flow.flow import Flow, start
from crewai_files import ImageFile
class AnalysisFlow(Flow):
@start()
def analyze(self):
return self.analysis_crew.kickoff()
flow = AnalysisFlow()
result = flow.kickoff(
input_files={"image": ImageFile(source="data.png")}
)
```
### Com Agentes Standalone
Passe arquivos diretamente no kickoff do agente:
```python
from crewai import Agent
from crewai_files import ImageFile
agent = Agent(
role="Image Analyst",
goal="Analyze images",
backstory="Expert at visual analysis",
llm="gpt-4o",
)
result = agent.kickoff(
messages="What's in this image?",
input_files={"photo": ImageFile(source="photo.jpg")},
)
```
## Precedência de Arquivos
Quando arquivos são passados em múltiplos níveis, níveis mais específicos sobrescrevem os mais amplos:
```
Flow input_files < Crew input_files < Task input_files
```
Por exemplo, se tanto Flow quanto Task definem um arquivo chamado `"chart"`, a versão da Task é usada.
## Suporte por Provedor
Diferentes provedores suportam diferentes tipos de arquivo. O CrewAI formata automaticamente os arquivos para a API de cada provedor.
| Provedor | Imagem | PDF | Áudio | Vídeo | Texto |
|:---------|:-----:|:---:|:-----:|:-----:|:----:|
| **OpenAI** (API completions) | ✓ | | | | |
| **OpenAI** (API responses) | ✓ | ✓ | ✓ | | |
| **Anthropic** (claude-3.x) | ✓ | ✓ | | | |
| **Google Gemini** (gemini-1.5, 2.0, 2.5) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
| **AWS Bedrock** (claude-3) | ✓ | ✓ | | | |
| **Azure OpenAI** (gpt-4o) | ✓ | | ✓ | | |
<Note type="info" title="Gemini para Máximo Suporte de Arquivos">
Os modelos Google Gemini suportam todos os tipos de arquivo incluindo vídeo (até 1 hora, 2GB). Use Gemini quando precisar processar conteúdo de vídeo.
</Note>
<Note type="warning" title="Tipos de Arquivo Não Suportados">
Se você passar um tipo de arquivo que o provedor não suporta (ex: vídeo para OpenAI), você receberá um `UnsupportedFileTypeError`. Escolha seu provedor baseado nos tipos de arquivo que você precisa processar.
</Note>
## Como os Arquivos São Enviados
O CrewAI escolhe automaticamente o método ideal para enviar arquivos para cada provedor:
| Método | Descrição | Usado Quando |
|:-------|:------------|:----------|
| **Base64 Inline** | Arquivo embutido diretamente na requisição | Arquivos pequenos (< 5MB tipicamente) |
| **API de Upload de Arquivo** | Arquivo enviado separadamente, referenciado por ID | Arquivos grandes que excedem o limite |
| **Referência por URL** | URL direta passada para o modelo | Fonte do arquivo já é uma URL |
### Métodos de Transmissão por Provedor
| Provedor | Base64 Inline | API de Upload | Referências URL |
|:---------|:-------------:|:---------------:|:--------------:|
| **OpenAI** | ✓ | ✓ (> 5 MB) | ✓ |
| **Anthropic** | ✓ | ✓ (> 5 MB) | ✓ |
| **Google Gemini** | ✓ | ✓ (> 20 MB) | ✓ |
| **AWS Bedrock** | ✓ | | ✓ (S3 URIs) |
| **Azure OpenAI** | ✓ | | ✓ |
<Note type="info" title="Otimização Automática">
Você não precisa gerenciar isso. O CrewAI usa automaticamente o método mais eficiente baseado no tamanho do arquivo e nas capacidades do provedor. Provedores sem APIs de upload de arquivo usam base64 inline para todos os arquivos.
</Note>
## Modos de Tratamento de Arquivo
Controle como os arquivos são processados quando excedem os limites do provedor:
```python
from crewai_files import ImageFile, PDFFile
image = ImageFile(source="large.png", mode="strict")
image = ImageFile(source="large.png", mode="auto")
image = ImageFile(source="large.png", mode="warn")
pdf = PDFFile(source="large.pdf", mode="chunk")
```
## Restrições por Provedor
Cada provedor tem limites específicos para tamanhos e dimensões de arquivo:
### OpenAI
- **Imagens**: Máx 20 MB, até 10 imagens por requisição
- **PDFs**: Máx 32 MB, até 100 páginas
- **Áudio**: Máx 25 MB, até 25 minutos
### Anthropic
- **Imagens**: Máx 5 MB, máx 8000x8000 pixels, até 100 imagens
- **PDFs**: Máx 32 MB, até 100 páginas
### Google Gemini
- **Imagens**: Máx 100 MB
- **PDFs**: Máx 50 MB
- **Áudio**: Máx 100 MB, até 9,5 horas
- **Vídeo**: Máx 2 GB, até 1 hora
### AWS Bedrock
- **Imagens**: Máx 4,5 MB, máx 8000x8000 pixels
- **PDFs**: Máx 3,75 MB, até 100 páginas
## Referenciando Arquivos em Prompts
Use o nome da chave do arquivo nas descrições das suas tasks para referenciar arquivos:
```python
task = Task(
description="""
Analise os materiais fornecidos:
1. Revise o gráfico em {sales_chart}
2. Faça referência cruzada com dados em {quarterly_report}
3. Resuma as principais descobertas
""",
expected_output="Resumo da análise com insights principais",
input_files={
"sales_chart": ImageFile(source="chart.png"),
"quarterly_report": PDFFile(source="report.pdf"),
}
)
```