crewAI/docs/edge/ar/guides/flows/first-flow.mdx

---
title: ابنِ أول Flow لك
description: تعلم كيفية إنشاء سير عمل منظمة قائمة على الأحداث مع تحكم دقيق في التنفيذ.
icon: diagram-project
mode: "wide"
---

## التحكم في سير عمل AI مع Flows

تمثل CrewAI Flows المستوى التالي في تنسيق AI - الجمع بين القوة التعاونية لفرق Agents AI مع دقة ومرونة البرمجة الإجرائية. بينما تتفوق Crews في تعاون الـ Agents، تمنحك Flows تحكمًا دقيقًا في كيفية ووقت تفاعل المكونات المختلفة لنظام AI.

في هذا الدليل، سنمشي عبر إنشاء CrewAI Flow قوي ينشئ دليلًا تعليميًا شاملاً حول أي موضوع.

### ما يجعل Flows قوية

تمكّنك Flows من:

1. **الجمع بين أنماط تفاعل AI مختلفة** - استخدام Crews للمهام التعاونية المعقدة واستدعاءات LLM المباشرة للعمليات الأبسط والكود العادي للمنطق الإجرائي
2. **بناء أنظمة قائمة على الأحداث** - تحديد كيفية استجابة المكونات لأحداث وتغييرات بيانات محددة
3. **الحفاظ على الحالة عبر المكونات** - مشاركة وتحويل البيانات بين أجزاء مختلفة من تطبيقك
4. **التكامل مع الأنظمة الخارجية** - ربط سير عمل AI بسلاسة مع قواعد البيانات وواجهات API وواجهات المستخدم
5. **إنشاء مسارات تنفيذ معقدة** - تصميم فروع شرطية ومعالجة متوازية وسير عمل ديناميكية

### المتطلبات المسبقة

قبل البدء، تأكد من:

1. تثبيت CrewAI باتباع [دليل التثبيت](/ar/installation)
2. إعداد مفتاح API لنموذج LLM في بيئتك، باتباع [دليل إعداد LLM](/ar/concepts/llms#setting-up-your-llm)
3. فهم أساسي لـ Python

## الخطوة 1: إنشاء مشروع CrewAI Flow جديد

```bash
crewai create flow guide_creator_flow
cd guide_creator_flow
```

<Frame caption="نظرة عامة على إطار عمل CrewAI">
  <img src="/images/flows.png" alt="نظرة عامة على إطار عمل CrewAI" />
</Frame>

## الخطوة 2: فهم هيكل المشروع

يستخدم الـ crew المبدئي المضمّن في مشروع Flow بنية Python/YAML الكلاسيكية. لاستخدام crew بنمط JSON-first داخل Flow، أنشئ `crew.jsonc` و `agents/*.jsonc` داخل مجلد الـ crew وحمّله عبر `crewai.project.load_crew` كما في [Flows](/ar/concepts/flows#building-your-crews).

```
guide_creator_flow/
├── .gitignore
├── pyproject.toml
├── README.md
├── .env
└── src/
    └── guide_creator_flow/
        ├── __init__.py
        ├── main.py
        ├── crews/
        │   └── poem_crew/
        │       ├── config/
        │       │   ├── agents.yaml
        │       │   └── tasks.yaml
        │       └── poem_crew.py
        └── tools/
            └── custom_tool.py
```

يوفر هذا الهيكل فصلاً واضحًا بين مكونات Flow المختلفة. سنعدّل هذا الهيكل لإنشاء Flow منشئ الدليل.

## الخطوة 3: إضافة Crew كتابة المحتوى

```bash
crewai flow add-crew content-crew
```

## الخطوة 4: تهيئة Crew كتابة المحتوى

سنهيئ crew كتابة المحتوى باستخدام JSONC. سنعرّف Agent للكتابة وAgent للمراجعة، ثم نحمّل `crew.jsonc` من خطوة Flow.

1. أنشئ `src/guide_creator_flow/crews/content_crew/agents/content_writer.jsonc`:

```jsonc
{
  "role": "Educational Content Writer",
  "goal": "Create engaging, informative content that thoroughly explains the assigned topic and provides valuable insights to the reader.",
  "backstory": "You are a talented educational writer who explains complex concepts in accessible language and organizes information clearly.",
  "llm": "provider/model-id",
  "settings": {
    "verbose": true
  }
}
```

2. أنشئ `src/guide_creator_flow/crews/content_crew/agents/content_reviewer.jsonc`:

```jsonc
{
  "role": "Educational Content Reviewer and Editor",
  "goal": "Ensure content is accurate, comprehensive, well-structured, and consistent with previously written sections.",
  "backstory": "You are a meticulous editor with an eye for detail, clarity, and coherence.",
  "llm": "provider/model-id",
  "settings": {
    "verbose": true
  }
}
```

استبدل `provider/model-id` بالنموذج الذي تستخدمه، مثل `openai/gpt-4o` أو `gemini/gemini-2.0-flash-001` أو `anthropic/claude-sonnet-4-6`.

3. أنشئ `src/guide_creator_flow/crews/content_crew/crew.jsonc`:

```jsonc
{
  "name": "Content Crew",
  "agents": ["content_writer", "content_reviewer"],
  "tasks": [
    {
      "name": "write_section_task",
      "description": "Write a comprehensive section on the topic: \"{section_title}\".\n\nSection description: {section_description}\nTarget audience: {audience_level} level learners\n\nYour content should begin with a brief introduction, explain key concepts clearly with examples, include practical applications where appropriate, end with a summary, and be approximately 500-800 words.\n\nPreviously written sections:\n{previous_sections}",
      "expected_output": "A well-structured, comprehensive section in Markdown format that thoroughly explains the topic and is appropriate for the target audience.",
      "agent": "content_writer",
      "markdown": true
    },
    {
      "name": "review_section_task",
      "description": "Review and improve this section on \"{section_title}\":\n\n{draft_content}\n\nTarget audience: {audience_level} level learners\nPreviously written sections:\n{previous_sections}\n\nFix errors, improve clarity, verify consistency, enhance structure, and add missing key information.",
      "expected_output": "An improved, polished version of the section that maintains the original structure but enhances clarity, accuracy, and consistency.",
      "agent": "content_reviewer",
      "context": ["write_section_task"],
      "markdown": true
    }
  ],
  "process": "sequential",
  "verbose": true
}
```

4. استبدل `src/guide_creator_flow/crews/content_crew/content_crew.py` بمحمل صغير:

```python
from pathlib import Path

from crewai.project import load_crew


def kickoff_content_crew(inputs: dict):
    crew, default_inputs = load_crew(Path(__file__).with_name("crew.jsonc"))
    return crew.kickoff(inputs={**default_inputs, **inputs})
```

## الخطوة 5: إنشاء Flow

الآن الجزء المثير - إنشاء Flow الذي سينسّق عملية إنشاء الدليل بالكامل. راجع الملف الإنجليزي الأصلي للكود الكامل لـ `main.py` حيث أن الكود يبقى كما هو.

## الخطوة 6: إعداد متغيرات البيئة

أنشئ ملف `.env` في جذر مشروعك بمفاتيح API. راجع [دليل إعداد LLM](/ar/concepts/llms#setting-up-your-llm) لتفاصيل تهيئة المزود.

```sh .env
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
# or
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
# or
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
```

## الخطوة 7: تثبيت التبعيات

```bash
crewai install
```

## الخطوة 8: تشغيل Flow

```bash
crewai flow kickoff
```

عند تشغيل هذا الأمر، ستشاهد Flow يعمل:
1. سيطلب منك موضوعًا ومستوى الجمهور
2. سينشئ مخططًا منظمًا لدليلك
3. سيعالج كل قسم مع تعاون الكاتب والمراجع
4. أخيرًا سيجمع كل شيء في دليل شامل

## الخطوة 9: تصوير Flow

```bash
crewai flow plot
```

سينشئ ملف HTML يوضح هيكل Flow بما في ذلك العلاقات بين الخطوات المختلفة.

## الخطوة 10: مراجعة المخرجات

بمجرد اكتمال Flow، ستجد ملفين في مجلد `output`:

1. `guide_outline.json`: يحتوي على المخطط المنظم للدليل
2. `complete_guide.md`: الدليل الشامل بجميع الأقسام

## الميزات الرئيسية الموضّحة

يوضح Flow منشئ الدليل عدة ميزات قوية لـ CrewAI:

1. **تفاعل المستخدم**: يجمع Flow مدخلات مباشرة من المستخدم
2. **استدعاءات LLM المباشرة**: يستخدم فئة LLM لتفاعلات AI فعّالة وأحادية الغرض
3. **بيانات منظمة مع Pydantic**: يستخدم نماذج Pydantic لضمان سلامة الأنواع
4. **معالجة تسلسلية مع سياق**: يكتب الأقسام بالترتيب ويوفر الأقسام السابقة كسياق
5. **Crews متعددة الـ Agents**: يستفيد من Agents متخصصة (كاتب ومراجع) لإنشاء المحتوى
6. **إدارة الحالة**: يحافظ على الحالة عبر خطوات العملية المختلفة
7. **بنية قائمة على الأحداث**: يستخدم مزخرف `@listen` للاستجابة للأحداث

## الخطوات التالية

1. جرّب هياكل Flow أكثر تعقيدًا وأنماطًا
2. جرّب استخدام `@router()` لإنشاء فروع شرطية
3. استكشف دوال `and_` و`or_` لتنفيذ متوازٍ أكثر تعقيدًا
4. اربط Flow بواجهات API خارجية وقواعد بيانات وواجهات مستخدم
5. ادمج عدة Crews متخصصة في Flow واحد
6. أنشئ تطبيقات دردشة متعددة الجولات مع [تدفقات المحادثة](/ar/guides/flows/conversational-flows) (`kickoff` لكل رسالة، `ChatSession`، تأجيل التتبع)

<Check>
تهانينا! لقد بنيت بنجاح أول CrewAI Flow يجمع بين الكود العادي واستدعاءات LLM المباشرة ومعالجة Crew لإنشاء دليل شامل. هذه المهارات الأساسية تمكّنك من إنشاء تطبيقات AI متطورة بشكل متزايد.
</Check>