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https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
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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>
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title: Agentes de Codificação
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description: Aprenda como habilitar seus Agentes CrewAI para escrever e executar código, e explore funcionalidades avançadas para maior potencial.
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icon: rectangle-code
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mode: "wide"
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## Introdução
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Os Agentes CrewAI agora têm a poderosa capacidade de escrever e executar código, aumentando significativamente suas habilidades de resolução de problemas. Esse recurso é particularmente útil para tarefas que exigem soluções computacionais ou programáticas.
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## Habilitando a Execução de Código
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Para habilitar a execução de código para um agente, defina o parâmetro `allow_code_execution` como `True` ao criar o agente.
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Veja um exemplo:
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```python Code
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from crewai import Agent
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coding_agent = Agent(
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role="Senior Python Developer",
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goal="Craft well-designed and thought-out code",
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backstory="You are a senior Python developer with extensive experience in software architecture and best practices.",
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allow_code_execution=True
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)
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```
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<Note>
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Observe que o parâmetro `allow_code_execution` é `False` por padrão.
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</Note>
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## Considerações Importantes
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1. **Seleção de Modelo**: É fortemente recomendado utilizar modelos mais avançados como Claude 3.5 Sonnet e GPT-4 ao habilitar a execução de código.
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Esses modelos têm melhor compreensão de conceitos de programação e tendem a gerar códigos mais corretos e eficientes.
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2. **Tratamento de Erros**: O recurso de execução de código inclui tratamento de erros. Se o código executado gerar uma exceção, o agente receberá a mensagem de erro e poderá tentar corrigir o código ou
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fornecer soluções alternativas. O parâmetro `max_retry_limit`, que por padrão é 2, controla o número máximo de tentativas para uma tarefa.
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3. **Dependências**: Para usar o recurso de execução de código, é necessário instalar o pacote `crewai_tools`. Caso não esteja instalado, o agente registrará uma mensagem informativa:
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"Ferramentas de codificação não disponíveis. Instale crewai_tools."
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## Processo de Execução de Código
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Quando um agente com execução de código habilitada encontra uma tarefa que requer programação:
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<Steps>
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<Step title="Análise da Tarefa">
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O agente analisa a tarefa e determina que a execução de código é necessária.
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</Step>
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<Step title="Formulação do Código">
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Ele formula o código Python necessário para resolver o problema.
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</Step>
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<Step title="Execução do Código">
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O código é enviado para a ferramenta interna de execução de código (`CodeInterpreterTool`).
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</Step>
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<Step title="Interpretação dos Resultados">
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O agente interpreta o resultado e o incorpora na sua resposta ou o utiliza para aprofundar a solução do problema.
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</Step>
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</Steps>
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## Exemplo de Uso
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Veja um exemplo detalhado de como criar um agente com capacidade de execução de código e utilizá-lo em uma tarefa:
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```python Code
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from crewai import Agent, Task, Crew
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# Create an agent with code execution enabled
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coding_agent = Agent(
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role="Python Data Analyst",
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goal="Analyze data and provide insights using Python",
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backstory="You are an experienced data analyst with strong Python skills.",
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allow_code_execution=True
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)
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# Create a task that requires code execution
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data_analysis_task = Task(
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description="Analyze the given dataset and calculate the average age of participants.",
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agent=coding_agent
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)
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# Create a crew and add the task
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analysis_crew = Crew(
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agents=[coding_agent],
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tasks=[data_analysis_task]
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)
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# Execute the crew
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result = analysis_crew.kickoff()
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print(result)
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```
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Neste exemplo, o `coding_agent` pode escrever e executar código Python para realizar tarefas de análise de dados. |