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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: Processos Sequenciais
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description: Um guia abrangente para utilizar os processos sequenciais na execução de tarefas em projetos CrewAI.
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icon: forward
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mode: "wide"
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## Introdução
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O CrewAI oferece uma estrutura flexível para execução de tarefas de maneira estruturada, suportando tanto processos sequenciais quanto hierárquicos.
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Este guia descreve como implementar esses processos de forma eficaz para garantir execução eficiente das tarefas e a conclusão do projeto.
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## Visão Geral do Processo Sequencial
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O processo sequencial garante que as tarefas sejam executadas uma após a outra, seguindo um progresso linear.
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Essa abordagem é ideal para projetos nos quais as tarefas precisam ser concluídas em uma ordem específica.
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### Principais Características
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- **Fluxo Linear de Tarefas**: Garante o progresso ordenado ao tratar tarefas em uma sequência pré-determinada.
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- **Simplicidade**: Melhor opção para projetos com tarefas claras e passo a passo.
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- **Fácil Monitoramento**: Facilita o acompanhamento da conclusão das tarefas e do progresso do projeto.
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## Implementando o Processo Sequencial
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Para utilizar o processo sequencial, monte sua crew e defina as tarefas na ordem em que devem ser executadas.
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```python Code
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from crewai import Crew, Process, Agent, Task, TaskOutput, CrewOutput
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# Define your agents
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researcher = Agent(
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role='Researcher',
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goal='Conduct foundational research',
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backstory='An experienced researcher with a passion for uncovering insights'
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)
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analyst = Agent(
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role='Data Analyst',
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goal='Analyze research findings',
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backstory='A meticulous analyst with a knack for uncovering patterns'
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)
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writer = Agent(
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role='Writer',
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goal='Draft the final report',
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backstory='A skilled writer with a talent for crafting compelling narratives'
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)
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# Define your tasks
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research_task = Task(
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description='Gather relevant data...',
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agent=researcher,
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expected_output='Raw Data'
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)
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analysis_task = Task(
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description='Analyze the data...',
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agent=analyst,
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expected_output='Data Insights'
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)
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writing_task = Task(
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description='Compose the report...',
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agent=writer,
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expected_output='Final Report'
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)
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# Form the crew with a sequential process
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report_crew = Crew(
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agents=[researcher, analyst, writer],
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tasks=[research_task, analysis_task, writing_task],
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process=Process.sequential
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)
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# Execute the crew
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result = report_crew.kickoff()
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# Accessing the type-safe output
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task_output: TaskOutput = result.tasks[0].output
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crew_output: CrewOutput = result.output
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```
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### Nota:
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Cada tarefa em um processo sequencial **deve** ter um agente atribuído. Certifique-se de que todo `Task` inclua um parâmetro `agent`.
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### Fluxo de Trabalho em Ação
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1. **Tarefa Inicial**: Em um processo sequencial, o primeiro agente conclui sua tarefa e sinaliza a finalização.
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2. **Tarefas Subsequentes**: Os agentes assumem suas tarefas conforme o tipo de processo, com os resultados das tarefas anteriores ou diretrizes orientando sua execução.
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3. **Finalização**: O processo é concluído assim que a última tarefa é executada, levando à conclusão do projeto.
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## Funcionalidades Avançadas
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### Delegação de Tarefas
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Em processos sequenciais, se um agente possui `allow_delegation` definido como `True`, ele pode delegar tarefas para outros agentes na crew.
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Esse recurso é configurado automaticamente quando há múltiplos agentes na crew.
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### Execução Assíncrona
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As tarefas podem ser executadas de forma assíncrona, permitindo processamento paralelo quando apropriado.
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Para criar uma tarefa assíncrona, defina `async_execution=True` ao criar a tarefa.
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### Memória e Cache
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O CrewAI suporta recursos de memória e cache:
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- **Memória**: Habilite definindo `memory=True` ao criar a Crew. Isso permite aos agentes reter informações entre as tarefas.
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- **Cache**: Por padrão, o cache está habilitado. Defina `cache=False` para desativá-lo.
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### Callbacks
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Você pode definir callbacks tanto no nível da tarefa quanto no nível de etapa:
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- `task_callback`: Executado após a conclusão de cada tarefa.
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- `step_callback`: Executado após cada etapa na execução de um agente.
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### Métricas de Uso
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O CrewAI rastreia o uso de tokens em todas as tarefas e agentes. Você pode acessar essas métricas após a execução.
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## Melhores Práticas para Processos Sequenciais
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1. **A Ordem Importa**: Organize as tarefas em uma sequência lógica, onde cada uma aproveite o resultado da anterior.
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2. **Descrições Claras de Tarefas**: Forneça descrições detalhadas para cada tarefa, orientando os agentes de forma eficaz.
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3. **Seleção Apropriada de Agentes**: Relacione as habilidades e funções dos agentes às necessidades de cada tarefa.
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4. **Use o Contexto**: Aproveite o contexto das tarefas anteriores para informar as seguintes.
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Esta documentação atualizada garante que os detalhes reflitam com precisão as últimas mudanças no código e descreve claramente como aproveitar novos recursos e configurações.
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O conteúdo foi mantido simples e direto para garantir fácil compreensão. |