mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-08-13 01:38:41 +00:00
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>
84 lines
10 KiB
Plaintext
84 lines
10 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'
|
|
```
|
|
|
|
### العزل عن إعداد OpenTelemetry الخاص بك
|
|
|
|
يعمل القياس عن بُعد الخاص بـ CrewAI على `TracerProvider` خاص به ولا يسجل نفسه
|
|
أبدًا كمزوّد عام. هذا يفصل الاتجاهين:
|
|
|
|
- لا تُرسَل أبدًا إلى CrewAI الامتدادات (spans) الصادرة عن المكتبات الأخرى
|
|
المزوّدة بأدوات القياس في عمليتك — أطر الويب، وعملاء قواعد البيانات،
|
|
وعملاء HTTP.
|
|
- لا تُرسَل امتدادات القياس عن بُعد الخاصة بـ CrewAI إلى نظام المراقبة لديك، لذا
|
|
لن تظهر في Langfuse أو Braintrust أو Phoenix أو أي مُجمِّع آخر تقوم بإعداده.
|
|
|
|
لا تتأثر تكاملات المراقبة: فهي تقيس CrewAI عبر مزوّد التتبع الخاص بها، وهو
|
|
مستقل عن المزوّد الموصوف هنا.
|
|
|
|
### 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>
|