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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: Ferramenta de Extração Scrapegraph
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description: A `ScrapegraphScrapeTool` utiliza a API SmartScraper da Scrapegraph AI para extrair conteúdo de sites de forma inteligente.
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icon: chart-area
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mode: "wide"
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# `ScrapegraphScrapeTool`
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## Descrição
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A `ScrapegraphScrapeTool` foi projetada para utilizar a API SmartScraper da Scrapegraph AI e extrair conteúdo de sites de maneira inteligente. Esta ferramenta oferece recursos avançados de web scraping com extração de conteúdo potencializada por IA, tornando-se ideal para coleta de dados direcionada e tarefas de análise de conteúdo. Diferente dos scrapers tradicionais, ela entende o contexto e a estrutura das páginas da web para extrair as informações mais relevantes, com base em instruções em linguagem natural.
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## Instalação
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Para utilizar esta ferramenta, é necessário instalar o cliente Python do Scrapegraph:
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```shell
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uv add scrapegraph-py
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```
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Você também precisa definir sua chave de API do Scrapegraph como uma variável de ambiente:
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```shell
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export SCRAPEGRAPH_API_KEY="your_api_key"
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```
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Você pode obter uma chave de API em [Scrapegraph AI](https://scrapegraphai.com).
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## Passos para Começar
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Para usar efetivamente a `ScrapegraphScrapeTool`, siga estes passos:
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1. **Instale as dependências**: Instale o pacote necessário usando o comando acima.
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2. **Configure a chave de API**: Defina sua chave de API do Scrapegraph como variável de ambiente ou forneça-a durante a inicialização.
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3. **Inicialize a ferramenta**: Crie uma instância da ferramenta com os parâmetros necessários.
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4. **Defina instruções de extração**: Crie prompts em linguagem natural para guiar a extração de conteúdos específicos.
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## Exemplo
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O exemplo a seguir demonstra como usar a `ScrapegraphScrapeTool` para extrair conteúdo de um site:
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```python Code
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from crewai import Agent, Task, Crew
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from crewai_tools import ScrapegraphScrapeTool
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# Initialize the tool
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scrape_tool = ScrapegraphScrapeTool(api_key="your_api_key")
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# Define an agent that uses the tool
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web_scraper_agent = Agent(
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role="Web Scraper",
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goal="Extract specific information from websites",
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backstory="An expert in web scraping who can extract targeted content from web pages.",
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tools=[scrape_tool],
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verbose=True,
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)
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# Example task to extract product information from an e-commerce site
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scrape_task = Task(
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description="Extract product names, prices, and descriptions from the featured products section of example.com.",
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expected_output="A structured list of product information including names, prices, and descriptions.",
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agent=web_scraper_agent,
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)
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# Create and run the crew
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crew = Crew(agents=[web_scraper_agent], tasks=[scrape_task])
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result = crew.kickoff()
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```
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Você também pode inicializar a ferramenta com parâmetros pré-definidos:
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```python Code
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# Initialize the tool with predefined parameters
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scrape_tool = ScrapegraphScrapeTool(
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website_url="https://www.example.com",
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user_prompt="Extract all product prices and descriptions",
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api_key="your_api_key"
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)
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```
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## Parâmetros
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A `ScrapegraphScrapeTool` aceita os seguintes parâmetros durante a inicialização:
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- **api_key**: Opcional. Sua chave de API do Scrapegraph. Se não for fornecida, será procurada a variável de ambiente `SCRAPEGRAPH_API_KEY`.
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- **website_url**: Opcional. A URL do site a ser extraído. Se fornecida na inicialização, o agente não precisa especificá-la ao usar a ferramenta.
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- **user_prompt**: Opcional. Instruções customizadas para extração de conteúdo. Se fornecida na inicialização, o agente não precisa especificá-la ao usar a ferramenta.
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- **enable_logging**: Opcional. Define se o registro (logging) na Scrapegraph deve ser ativado. O padrão é `False`.
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## Uso
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Ao usar a `ScrapegraphScrapeTool` com um agente, será necessário fornecer os seguintes parâmetros (a menos que tenham sido especificados durante a inicialização):
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- **website_url**: A URL do site a ser extraída.
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- **user_prompt**: Opcional. Instruções customizadas para extração de conteúdo. O padrão é "Extract the main content of the webpage".
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A ferramenta retornará o conteúdo extraído com base no prompt fornecido.
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```python Code
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# Example of using the tool with an agent
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web_scraper_agent = Agent(
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role="Web Scraper",
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goal="Extract specific information from websites",
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backstory="An expert in web scraping who can extract targeted content from web pages.",
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tools=[scrape_tool],
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verbose=True,
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)
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# Create a task for the agent to extract specific content
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extract_task = Task(
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description="Extract the main heading and summary from example.com",
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expected_output="The main heading and summary from the website",
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agent=web_scraper_agent,
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)
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# Run the task
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crew = Crew(agents=[web_scraper_agent], tasks=[extract_task])
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result = crew.kickoff()
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```
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## Tratamento de Erros
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A `ScrapegraphScrapeTool` pode lançar as seguintes exceções:
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- **ValueError**: Quando a chave da API está ausente ou o formato da URL é inválido.
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- **RateLimitError**: Quando o limite de requisições da API é excedido.
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- **RuntimeError**: Quando a operação de extração falha (problemas de rede, erros da API).
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Recomenda-se instruir os agentes a lidarem com potenciais erros de forma apropriada:
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```python Code
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# Create a task that includes error handling instructions
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robust_extract_task = Task(
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description="""
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Extract the main heading from example.com.
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Be aware that you might encounter errors such as:
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- Invalid URL format
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- Missing API key
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- Rate limit exceeded
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- Network or API errors
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If you encounter any errors, provide a clear explanation of what went wrong
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and suggest possible solutions.
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""",
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expected_output="Either the extracted heading or a clear error explanation",
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agent=web_scraper_agent,
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)
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```
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## Limitações de Taxa
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A API do Scrapegraph possui limites de requisição que variam conforme o seu plano de assinatura. Considere as seguintes boas práticas:
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- Implemente atrasos apropriados entre requisições ao processar múltiplas URLs.
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- Trate erros de limite de requisição de forma apropriada em sua aplicação.
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- Verifique os limites do seu plano de API no painel do Scrapegraph.
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## Detalhes de Implementação
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A `ScrapegraphScrapeTool` utiliza o cliente Python do Scrapegraph para se comunicar com a API SmartScraper:
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```python Code
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class ScrapegraphScrapeTool(BaseTool):
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"""
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A tool that uses Scrapegraph AI to intelligently scrape website content.
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"""
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# Implementation details...
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def _run(self, **kwargs: Any) -> Any:
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website_url = kwargs.get("website_url", self.website_url)
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user_prompt = (
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kwargs.get("user_prompt", self.user_prompt)
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or "Extract the main content of the webpage"
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)
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if not website_url:
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raise ValueError("website_url is required")
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# Validate URL format
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self._validate_url(website_url)
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try:
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# Make the SmartScraper request
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response = self._client.smartscraper(
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website_url=website_url,
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user_prompt=user_prompt,
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)
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return response
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# Error handling...
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```
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## Conclusão
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A `ScrapegraphScrapeTool` oferece uma maneira poderosa de extrair conteúdo de sites utilizando o entendimento do formato das páginas pela IA. Ao permitir que os agentes direcionem informações específicas por meio de prompts em linguagem natural, ela torna tarefas de web scraping mais eficientes e focadas. Esta ferramenta é especialmente útil para extração de dados, monitoramento de conteúdo e pesquisas em que informações específicas precisam ser extraídas de páginas web. |