Files
crewAI/docs/edge/pt-BR/learn/sequential-process.mdx
Lucas Gomide a237ebabba feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel (#6202)
* 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>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

128 lines
5.0 KiB
Plaintext

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