mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
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094b94e8d0
Some checks failed
CodeQL Advanced / Analyze (actions) (push) Has been cancelled
CodeQL Advanced / Analyze (python) (push) Has been cancelled
Check Documentation Broken Links / Check broken links (push) Has been cancelled
Vulnerability Scan / Detect changes (push) Has been cancelled
Vulnerability Scan / pip-audit (push) Has been cancelled
Nightly Canary Release / Check for new commits (push) Has been cancelled
Nightly Canary Release / Build nightly packages (push) Has been cancelled
Nightly Canary Release / Publish nightly to PyPI (push) Has been cancelled
Mark stale issues and pull requests / stale (push) Has been cancelled
* fix(telemetry): stop exporting third-party spans to the collector set_tracer() installed CrewAI's TracerProvider as the global one, so every OTel-instrumented library in the host process - HTTP servers, Redis clients, ORMs - resolved trace.get_tracer() to our provider and exported to CrewAI's endpoint. A 20M-row sample of the telemetry table found 18,866 distinct operation names under our serviceName; CrewAI emits 21. The same wiring lost data in the other direction: when an application had already installed its own provider, our spans were created by theirs and went to their collector, so CrewAI received nothing from instrumented processes. Spans are now created from the private provider in both packages. Deletes _attach_common_attributes and its WeakSet/lock, whose multi-provider dedupe guarded a state that can no longer occur. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01ASfWmW3RGy4qAQm6s8U9jH * fix(telemetry): keep process context on crewai-core spans Isolating each package to its own TracerProvider removed an accident the CLI spans depended on: crewai_core.telemetry had no CommonAttributesSpanProcessor, so its spans only ever carried coding_agent/runtime_context/project_id by riding the global provider that crewai installed at import. A differential capture of every span reaching the exporter showed 8 of 54 spans losing those attributes - Feature Usage (cli_usage:*), Start Deployment, Template Installed, Create Crew Deployment, Get Crew Logs, Remove Crew, Deploy Signup Error and Flow Creation. Moves the marker tables and the detect_* helpers to crewai_core.runtime_env and the processor plus common_span_attributes() to crewai_core.telemetry, so both implementations share one source of truth. crewai.telemetry.utils and crewai.utilities.constants re-export the moved names, so their import paths are unchanged. Also fixes a gap that predates the isolation change: a CLI-only process never imports crewai, so it never reported either attribute. It does now. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01ASfWmW3RGy4qAQm6s8U9jH * fix(core): type test helpers and stop tests reaching the collector mypy runs over lib/crewai-core/tests (the one test tree not excluded), so the new test file needed full annotations and a narrowed span.attributes. Also patches SafeOTLPSpanExporter before Telemetry is constructed and shuts the provider down afterwards: __init__ wires a BatchSpanProcessor around the real OTLP exporter, so each test was attempting a live export and leaving its batch worker thread running. Corrects the marker-precedence docstring, which named Cursor third when the table checks it last so that assistants running inside its terminal are not masked. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01ASfWmW3RGy4qAQm6s8U9jH * style(core): use one import form per module in telemetry tests Both test modules imported their telemetry module twice - once aliased for the monkeypatch target and once via from-import for the names. Dropping the alias in favour of monkeypatch's dotted-string target leaves a single import form and removes the need to qualify every reference. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01ASfWmW3RGy4qAQm6s8U9jH * docs(core): drop comments that restate the code The TRACER_NAME constants were annotated with what their name and set_tracer()'s docstring already say, and the test fixtures narrated provider.shutdown() and the exporter patch at more length than either needed. Keeps the ones carrying something the code cannot: the resource-attribute ingestion quirk, why the marker tables moved packages, and the two ordering traps the fixtures exist to avoid. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01ASfWmW3RGy4qAQm6s8U9jH --------- Co-authored-by: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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title: 텔레메트리
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description: CrewAI에서 수집되는 텔레메트리 데이터와 이 데이터가 라이브러리의 향상에 어떻게 기여하는지 이해합니다.
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icon: signal-stream
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mode: "wide"
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## 텔레메트리
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<Note>
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기본적으로, 저희는 GDPR 및 기타 개인정보 보호 규정하에서 개인정보로 간주되는 어떠한 데이터도 수집하지 않습니다.
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도구 이름과 에이전트 역할만을 수집하므로, 도구 이름이나 에이전트 역할에 개인정보를 포함하지 않도록 주의하시기 바랍니다.
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개인정보가 수집되지 않으므로 데이터 거주지에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
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`share_crew`가 활성화되면, 사용자가 포함한 경우 개인정보를 포함할 수 있는 추가 데이터가 수집될 수 있습니다.
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사용자는 이 기능을 활성화할 때 개인정보 보호 규정 준수를 위해 주의를 기울여야 합니다.
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</Note>
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CrewAI는 익명 텔레메트리를 활용하여 사용 통계를 수집하며, 주요 목적은 라이브러리의 향상에 있습니다.
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저희의 초점은 사용자들이 가장 많이 사용하는 기능, 통합, 도구를 개선하고 개발하는 데 있습니다.
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기본적으로 프롬프트, 작업 설명, 에이전트의 배경 이야기나 목표, 도구 사용, API 호출, 응답, 에이전트가 처리하는 데이터, 또는 시크릿과 환경 변수 등과 관련된 **개인 데이터는 절대 수집하지 않습니다**.
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`share_crew` 기능이 활성화되면, 보다 심층적인 통찰을 제공하기 위해 작업 설명, 에이전트의 배경 이야기나 목표, 기타 특정 속성 등 상세한 데이터가 수집됩니다.
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이 확대된 데이터 수집에는 사용자가 crew나 작업에 개인정보를 포함한 경우, 개인정보가 포함될 수 있습니다.
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사용자는 `share_crew`를 활성화하기 전에 crew와 작업의 내용을 신중하게 검토해야 합니다.
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사용자는 환경 변수 `CREWAI_DISABLE_TELEMETRY`를 `true`로 설정하거나, `OTEL_SDK_DISABLED`를 `true`로 설정하여 텔레메트리를 비활성화할 수 있습니다(후자의 경우 전체 OpenTelemetry 계측이 전역에서 비활성화된다는 점에 유의하십시오).
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### 예시:
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```python
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# CrewAI telemetry만 비활성화
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os.environ['CREWAI_DISABLE_TELEMETRY'] = 'true'
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# 모든 OpenTelemetry 비활성화(CrewAI 포함)
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os.environ['OTEL_SDK_DISABLED'] = 'true'
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```
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### 사용자 OpenTelemetry 설정과의 격리
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CrewAI의 telemetry는 자체 전용 `TracerProvider`에서 실행되며 자신을 전역
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provider로 등록하지 않습니다. 이를 통해 양방향이 분리됩니다:
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- 프로세스 내 다른 계측된 라이브러리(웹 프레임워크, 데이터베이스 클라이언트,
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HTTP 클라이언트)의 span은 CrewAI로 전송되지 않습니다.
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- CrewAI의 telemetry span은 사용자의 관측 가능성 백엔드로 전송되지 않으므로
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Langfuse, Braintrust, Phoenix 또는 구성한 다른 수집기에 나타나지 않습니다.
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관측 가능성 통합은 영향을 받지 않습니다: 해당 통합은 여기서 설명한 provider와
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독립적인 자체 tracer provider를 통해 CrewAI를 계측합니다.
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### 데이터 설명:
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| 기본값 | 데이터 | 사유 및 세부 사항 |
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|:--------|:-------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
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| 예 | CrewAI 및 Python 버전 | 소프트웨어 버전을 추적합니다. 예: CrewAI v1.2.3, Python 3.8.10. 개인 정보 없음. |
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| 예 | Crew 메타데이터 | 랜덤으로 생성된 키 및 ID, 프로세스 유형(예: 'sequential', 'parallel'), 메모리 사용 플래그(boolean, true/false), 작업 수, 에이전트 수가 포함됩니다. 모두 비개인 정보입니다. |
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| 예 | 에이전트 데이터 | 랜덤으로 생성된 키 및 ID, 역할 이름(개인 정보 포함 불가), boolean 설정(상세 출력, 위임 가능, 코드 실행 허용), 최대 반복 횟수, 최대 RPM, 최대 재시도 제한, LLM 정보(LLM 속성 참조), 도구 이름 목록(개인 정보 포함 불가) 포함. 개인 정보 없음. |
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| 예 | 작업 메타데이터 | 랜덤으로 생성된 키 및 ID, boolean 실행 설정(async_execution, human_input), 관련 에이전트 역할 및 키, 도구 이름 목록이 포함됩니다. 모두 비개인 정보입니다. |
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| 예 | 도구 사용 통계 | 도구 이름(개인 정보 포함 불가), 사용 시도 횟수(정수), 사용된 LLM 속성이 포함됩니다. 개인 정보 없음. |
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| 예 | 테스트 실행 데이터 | crew의 랜덤 생성 키와 ID, 반복 횟수, 사용된 모델명, 품질 점수(실수), 실행 시간(초 단위)이 포함됩니다. 모두 비개인 정보입니다. |
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| 예 | 작업 라이프사이클 데이터 | 생성 및 실행 시작/종료 시각, crew 및 작업 식별자가 포함됩니다. 타임스탬프를 포함한 span으로 저장됩니다. 개인 정보 없음. |
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| 예 | LLM 속성 | LLM의 이름, model_name, 모델, top_k, temperature 및 클래스명이 포함됩니다. 모두 기술적이고 비개인 정보입니다. |
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| 예 | crewAI CLI를 통한 Crew 배포 시도 | 배포가 시도되고 있고 crew id가 포함되며, 로그를 가져오려고 하는 경우에만 해당. 다른 데이터 없음. |
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| 예 | 실행 환경 | 포함: 프로세스를 실행 중인 AI 코딩 어시스턴트(있는 경우, `claude_code`, `codex`, `cursor`, `unknown` 등 고정 목록 중 하나), 프로세스가 실행되는 위치(`ci`, `container`, `serverless`, `interactive` 등 고정 목록 중 하나), 그리고 `pyproject.toml`에 설정된 경우 `project_id`. 감지는 알려진 환경 변수의 설정 여부만 확인하며 값은 읽지 않음. 개인 데이터 없음. |
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| 아니오 | 에이전트 확장 데이터 | 목표 설명, 배경 이야기 텍스트, i18n 프롬프트 파일 식별자가 포함됩니다. 사용자들은 텍스트 필드에 개인 정보가 포함되지 않도록 해야 합니다. |
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| 아니오 | 상세 작업 정보 | 작업 설명, 예상 출력 설명, 컨텍스트 참조가 포함됩니다. 사용자들은 이러한 필드에 개인 정보가 포함되지 않도록 해야 합니다. |
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| 아니오 | 환경 정보 | 플랫폼, 릴리즈, 시스템, 버전, CPU 개수가 포함됩니다. 예: 'Windows 10', 'x86_64'. 개인 정보 없음. |
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| 아니오 | crew 및 작업 입력 및 출력 | 비식별 데이터로서 입력 파라미터와 출력 결과가 포함됩니다. 사용자들은 개인 정보가 포함되지 않도록 해야 합니다. |
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| 아니오 | 종합 crew 실행 데이터 | crew 작업, 모든 에이전트 및 작업 데이터, 최종 출력의 자세한 로그가 포함됩니다. 모두 비개인적이며 기술적인 성격입니다. |
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<Note>
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"기본값" 열의 "아니오"는 해당 데이터가 `share_crew`가 `true`로 설정된 경우에만 수집됨을 의미합니다.
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</Note>
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### 추가 텔레메트리 공유 선택
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사용자는 crew 설정에서 `share_crew` 속성을 `True`로 설정하여 전체 텔레메트리 데이터를 공유하도록 선택할 수 있습니다.
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`share_crew`를 활성화하면 `goal`, `backstory`, `context`, 그리고 task의 `output`을 포함한 crew 및 작업 실행에 대한 상세 데이터가 수집됩니다.
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이를 통해 사용 패턴에 대한 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다.
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<Warning>
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`share_crew`를 활성화하면, crew 설정, task 설명, 또는 출력에 개인정보가 포함되어 있을 경우 이 정보가 수집될 수 있습니다.
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사용자는 자신의 데이터를 신중하게 검토하고 이 기능을 활성화하기 전에 GDPR 및 기타 적용 가능한 개인정보 보호 규정을 준수하는지 확인해야 합니다.
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</Warning> |