mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-08-10 16:32:28 +00:00
92012aec55
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
Build uv cache / build-cache (3.10) (push) Has been cancelled
Build uv cache / build-cache (3.11) (push) Has been cancelled
Build uv cache / build-cache (3.12) (push) Has been cancelled
Build uv cache / build-cache (3.13) (push) Has been cancelled
Mark stale issues and pull requests / stale (push) Has been cancelled
* feat(telemetry): split runtime context from coding agent, add project id The coding-agent field answered two questions at once. A run with no TTY reported "non_interactive" and an editor's integrated terminal reported "vscode_terminal", both in the same field as the assistant name, so a run that never had an assistant to detect was indistinguishable from one whose assistant we failed to recognize. Together those two values were the majority of what the field reported. detect_coding_agent now answers only which assistant, returning "unknown" when no marker matches. detect_runtime_context answers where the process runs: ci, serverless, hosted_ide, notebook, container, the editor terminals, and the interactive/non_interactive fallback. Both ride on every span, so an assistant running inside CI reports both rather than one masking the other. The runtime markers are published platform contracts - CI providers, container and serverless runtimes, hosted IDEs - so unlike the assistant table they need no per-tool verification step. Presence is checked; no value is read. The assistant table is unchanged: its entries still require a confirmed, session-scoped variable, and the existing guard test still enforces that. Spans also carry project_id when the project declares one. It is read through the read-only accessor, since minting an id belongs to the CLI commands a user invoked rather than to a library call during execution, and it is omitted entirely for projects without one. The attributes are computed once per process and memoized, so the project file is not re-read for each provider. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * docs: document execution environment telemetry attributes Adds the execution-environment row to the data table in en, ar, ko and pt-BR. Covers the assistant and runtime fields this branch splits apart and the project id, and states that detection reads only whether known environment variables are set. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(telemetry): detect runtime markers by presence, split paas from serverless Three findings from the CodeRabbit, code-quality and Cursor reviews. The runtime loop tested truthiness while constants.py documented presence, so a platform exporting a bare CI= fell through to the TTY fallback and was mislabelled as an ordinary local run. Presence is now what it says. The assistant markers keep truthiness deliberately: there an empty value means the tool set a placeholder rather than claiming the session. DYNO and WEBSITE_INSTANCE_ID marked Heroku dynos and Azure App Service instances as serverless, and since serverless is checked first they could never reach the container label. They move to a paas context, which is what they are: long-lived containers rather than per-invocation functions. AWS_EXECUTION_ENV is dropped entirely - it is set on ECS and EC2 as well as Lambda, and AWS_LAMBDA_FUNCTION_NAME already covers Lambda without the collision. The container probe no longer wraps os.path.exists in a try/except. os.path.exists handles OSError internally and returns False, so the handler guarded a condition that cannot occur and only hid the intent. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * feat(telemetry): widen assistant detection from published marker sets The table previously covered three assistants because the rest were unverified. They are documented after all: vercel/detect-agent publishes a machine-readable detection matrix (agents.json), corroborated by the proposal in agentsmd/agents.md#136 and by microsoft/vscode#311734. Adds cline, gemini_cli, augment, opencode, antigravity and junie, plus CLAUDE_CODE alongside CLAUDECODE. Gemini's marker is confirmed by its own docs, which state that run_shell_command sets GEMINI_CLI=1 in the subprocess environment. Rule 2 excluded several entries those sources list. Goose's GOOSE_PROVIDER and Copilot's COPILOT_MODEL and COPILOT_GITHUB_TOKEN are user configuration, and a committed .env carrying one would relabel every ordinary run - the AIDER_MODEL trap the guard test already pins, now parametrized over all four. Replit's REPL_ID names a hosted environment rather than an assistant, so it stays a runtime context. Copilot sets no session marker at all today; that is an open request upstream. The new assistants are ordered ahead of Cursor, since CURSOR_* is set for every integrated terminal and would otherwise mask anything spawned inside it - the same ordering Codex already needed. Also adds the proposed cross-vendor AI_AGENT marker as a last resort, reported as "other". It establishes that an assistant is present without naming one, and its value is an arbitrary vendor string, so the value is never read. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(deps): raise gitpython and pypdf floors for new advisories gitpython 3.1.57 carries GHSA-9rj7-rf2p-w77r, GHSA-4gmw-gg2m-w46p, GHSA-hh9p-6wh2-4mfc, GHSA-wvpp-8hx9-p66j and GHSA-jm78-9fvv-mhgr: further unguarded git option forwarding in Repo.init, read-tree and git-config, plus arbitrary file read via --pathspec-from-file. Fixed in 3.1.58. pypdf 6.14.2 carries GHSA-fwg2-594c-jp42 and GHSA-fp3f-mc75-235c, unbounded runtime and memory on large content and /ToUnicode streams. Fixed in 6.15.0. Both floors were already pinned, so only the versions move. Their exclude-newer-package cutoffs had to move with them - 3.1.58 landed 2026-08-04 and 6.15.0 on 2026-08-06, both past the existing dates, so the resolver could not have seen either release. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(telemetry): share assistant precedence with the env-context path Four findings from the Cursor and CodeRabbit reviews, three of them the same root cause. get_env_context restated the precedence the shared table already defines, so every marker added for telemetry was invisible to it: a session exposing only CLAUDE_CODE reported claude_code on spans while emitting DefaultEnvEvent, and an assistant running inside a Cursor terminal reported that assistant on spans while emitting CursorEnvEvent. It now walks CODING_AGENT_ENV_MARKERS and maps the three assistants that have an event class of their own, defaulting the rest to DefaultEnvEvent. A test now asserts the two paths agree for every marker in the table, so they cannot drift again. The generic AI_AGENT marker was documented as presence-only but ran through the truthiness loop with everything else, so an empty value fell through to unknown. It moves out of the table and is checked by presence after it, which also keeps the named markers' truthiness intact. Azure Functions run on the App Service host and inherit WEBSITE_INSTANCE_ID, so moving that marker to paas would have relabelled them. The FUNCTIONS_* markers are checked first to keep them serverless. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> * fix(telemetry): stop export assertions depending on test order test_all_common_attributes_land_on_exported_spans failed in CI with an IndexError on an empty span list, and only in one shard: the suite runs with OTEL_SDK_DISABLED set, so TracerProvider hands out no-op tracers and an export-based assertion sees zero spans rather than a wrong attribute. It passed only when it happened to run after a test whose fixture flips the variable, which random ordering decides. Adds an otel_enabled fixture that sets the variable for the four tests asserting on exported spans. Three of them predate this branch and had the same latent dependency - they are fixed here because the new test made the ordering hit reachable, and leaving them would keep the required check red. Verified by running every test in the file individually, all of which previously exposed the dependency, and the telemetry suite three times under random ordering. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
70 lines
9.0 KiB
Plaintext
70 lines
9.0 KiB
Plaintext
---
|
|
title: القياس عن بُعد
|
|
description: فهم بيانات القياس عن بُعد التي يجمعها CrewAI وكيف تساهم في تحسين المكتبة.
|
|
icon: signal-stream
|
|
mode: "wide"
|
|
---
|
|
|
|
## القياس عن بُعد
|
|
|
|
<Note>
|
|
بشكل افتراضي، لا نجمع أي بيانات تُعتبر معلومات شخصية بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وغيرها من لوائح الخصوصية.
|
|
نحن نجمع أسماء الأدوات وأدوار الوكلاء، لذا يُنصح بعدم تضمين أي معلومات شخصية في أسماء الأدوات أو أدوار الوكلاء.
|
|
نظراً لعدم جمع معلومات شخصية، ليس من الضروري القلق بشأن إقامة البيانات.
|
|
عند تفعيل `share_crew`، يتم جمع بيانات إضافية قد تحتوي على معلومات شخصية إذا ضمّنها المستخدم.
|
|
يجب على المستخدمين توخي الحذر عند تفعيل هذه الميزة لضمان الامتثال للوائح الخصوصية.
|
|
</Note>
|
|
|
|
يستخدم CrewAI القياس عن بُعد المجهول لجمع إحصائيات الاستخدام بهدف أساسي هو تحسين المكتبة.
|
|
تركيزنا ينصبّ على تحسين وتطوير الميزات والتكاملات والأدوات الأكثر استخداماً من قبل مستخدمينا.
|
|
|
|
من المهم فهم أنه بشكل افتراضي، **لا يتم جمع أي بيانات شخصية** تتعلق بالموجهات أو أوصاف المهام أو خلفيات الوكلاء أو أهدافهم،
|
|
أو استخدام الأدوات أو استدعاءات API أو الاستجابات أو أي بيانات يعالجها الوكلاء أو الأسرار ومتغيرات البيئة.
|
|
عند تفعيل ميزة `share_crew`، يتم جمع بيانات تفصيلية تشمل أوصاف المهام وخلفيات وأهداف الوكلاء وسمات محددة أخرى
|
|
لتوفير رؤى أعمق. قد يتضمن جمع البيانات الموسع هذا معلومات شخصية إذا دمجها المستخدمون في طواقمهم أو مهامهم.
|
|
يجب على المستخدمين النظر بعناية في محتوى طواقمهم ومهامهم قبل تفعيل `share_crew`.
|
|
يمكن للمستخدمين تعطيل القياس عن بُعد عبر تعيين متغير البيئة `CREWAI_DISABLE_TELEMETRY` إلى `true` أو تعيين `OTEL_SDK_DISABLED` إلى `true` (لاحظ أن الأخير يعطل جميع أدوات OpenTelemetry عالمياً).
|
|
|
|
### أمثلة:
|
|
```python
|
|
# Disable CrewAI telemetry only
|
|
os.environ['CREWAI_DISABLE_TELEMETRY'] = 'true'
|
|
|
|
# Disable all OpenTelemetry (including CrewAI)
|
|
os.environ['OTEL_SDK_DISABLED'] = 'true'
|
|
```
|
|
|
|
### شرح البيانات:
|
|
| افتراضي | البيانات | السبب والتفاصيل |
|
|
|:----------|:------------------------------------------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
|
| نعم | إصدار CrewAI وPython | تتبع إصدارات البرمجيات. مثال: CrewAI v1.2.3، Python 3.8.10. لا بيانات شخصية. |
|
|
| نعم | بيانات وصفية للطاقم | تشمل: مفتاح ومعرّف مُولّد عشوائياً، نوع العملية (مثل 'sequential'، 'parallel')، علم منطقي لاستخدام الذاكرة (true/false)، عدد المهام، عدد الوكلاء. كلها غير شخصية. |
|
|
| نعم | بيانات الوكيل | تشمل: مفتاح ومعرّف مُولّد عشوائياً، اسم الدور (يجب ألا يتضمن معلومات شخصية)، إعدادات منطقية (verbose، التفويض مُفعّل، تنفيذ الكود مسموح)، أقصى عدد تكرارات، أقصى RPM، أقصى حد لإعادة المحاولة، معلومات LLM (انظر سمات LLM)، قائمة أسماء الأدوات (يجب ألا تتضمن معلومات شخصية). لا بيانات شخصية. |
|
|
| نعم | بيانات وصفية للمهمة | تشمل: مفتاح ومعرّف مُولّد عشوائياً، إعدادات تنفيذ منطقية (async_execution، human_input)، دور ومفتاح الوكيل المرتبط، قائمة أسماء الأدوات. كلها غير شخصية. |
|
|
| نعم | إحصائيات استخدام الأدوات | تشمل: اسم الأداة (يجب ألا يتضمن معلومات شخصية)، عدد محاولات الاستخدام (عدد صحيح)، سمات LLM المستخدمة. لا بيانات شخصية. |
|
|
| نعم | بيانات تنفيذ الاختبار | تشمل: مفتاح ومعرّف الطاقم المُولّد عشوائياً، عدد التكرارات، اسم النموذج المستخدم، درجة الجودة (عدد عشري)، وقت التنفيذ (بالثواني). كلها غير شخصية. |
|
|
| نعم | بيانات دورة حياة المهمة | تشمل: أوقات الإنشاء وبدء/انتهاء التنفيذ، معرّفات الطاقم والمهمة. مخزنة كنطاقات مع طوابع زمنية. لا بيانات شخصية. |
|
|
| نعم | سمات LLM | تشمل: الاسم، model_name، model، top_k، temperature، واسم فئة LLM. كلها بيانات تقنية غير شخصية. |
|
|
| نعم | محاولة نشر الطاقم باستخدام CLI الخاص بـ CrewAI | تشمل: حقيقة إجراء النشر ومعرّف الطاقم، وما إذا كان يحاول سحب السجلات، لا بيانات أخرى. |
|
|
| نعم | بيئة التنفيذ | تشمل: مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي الذي يشغّل العملية إن وُجد (واحد من قائمة ثابتة مثل `claude_code` أو `codex` أو `cursor` أو `unknown`)، ومكان تشغيل العملية (واحد من قائمة ثابتة مثل `ci` أو `container` أو `serverless` أو `interactive`)، و`project_id` من ملف `pyproject.toml` عند ضبطه. يتحقق الاكتشاف فقط مما إذا كانت متغيرات البيئة المعروفة مضبوطة، ولا يقرأ قيمها أبدًا. لا بيانات شخصية. |
|
|
| لا | بيانات الوكيل الموسّعة | تشمل: وصف الهدف، نص الخلفية، معرّف ملف موجهات i18n. يجب على المستخدمين التأكد من عدم تضمين معلومات شخصية في حقول النص. |
|
|
| لا | معلومات المهمة التفصيلية | تشمل: وصف المهمة، وصف المخرجات المتوقعة، مراجع السياق. يجب على المستخدمين التأكد من عدم تضمين معلومات شخصية في هذه الحقول. |
|
|
| لا | معلومات البيئة | تشمل: المنصة، الإصدار، النظام، الإصدار، وعدد وحدات المعالجة المركزية. مثال: 'Windows 10'، 'x86_64'. لا بيانات شخصية. |
|
|
| لا | مدخلات ومخرجات الطاقم والمهام | تشمل: معاملات الإدخال ونتائج المخرجات كبيانات غير قابلة للتعريف. يجب على المستخدمين التأكد من عدم تضمين معلومات شخصية. |
|
|
| لا | بيانات تنفيذ الطاقم الشاملة | تشمل: سجلات مفصّلة لعمليات الطاقم، جميع بيانات الوكلاء والمهام، المخرجات النهائية. كلها غير شخصية وتقنية بطبيعتها. |
|
|
|
|
<Note>
|
|
"لا" في عمود "افتراضي" تشير إلى أن هذه البيانات تُجمع فقط عند تعيين `share_crew` إلى `true`.
|
|
</Note>
|
|
|
|
### الاشتراك في مشاركة قياس عن بُعد إضافية
|
|
|
|
يمكن للمستخدمين اختيار مشاركة بيانات القياس عن بُعد الكاملة عبر تفعيل سمة `share_crew` إلى `True` في تكوينات طواقمهم.
|
|
تفعيل `share_crew` يؤدي إلى جمع بيانات تفصيلية لتنفيذ الطاقم والمهام، بما في ذلك `goal` و`backstory` و`context` و`output` للمهام.
|
|
يتيح هذا رؤية أعمق لأنماط الاستخدام.
|
|
|
|
<Warning>
|
|
إذا فعّلت `share_crew`، فقد تتضمن البيانات المجمعة معلومات شخصية إذا تم دمجها في تكوينات الطاقم أو أوصاف المهام أو المخرجات.
|
|
يجب على المستخدمين مراجعة بياناتهم بعناية وضمان الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وغيرها من لوائح الخصوصية المعمول بها قبل تفعيل هذه الميزة.
|
|
</Warning>
|