Files
crewAI/docs/pt-BR/concepts/checkpointing.mdx
2026-05-22 21:14:05 +08:00

390 lines
13 KiB
Plaintext

---
title: Checkpointing
description: Salve automaticamente o estado de execucao para que crews, flows e agentes possam retomar apos falhas.
icon: floppy-disk
mode: "wide"
---
O checkpointing salva um snapshot do estado de execucao durante uma execucao para que uma crew, flow ou agente possa retomar apos uma falha ou ser bifurcado em uma branch alternativa.
<CardGroup cols={2}>
<Card title="Explicacao" icon="lightbulb" href="#explicacao">
Como o checkpointing funciona: eventos, armazenamento e heranca.
</Card>
<Card title="Tutorial" icon="graduation-cap" href="#tutorial-retomar-uma-crew-com-falha">
Um passo a passo de 5 minutos: executar, interromper, retomar.
</Card>
<Card title="Guias de uso" icon="screwdriver-wrench" href="#guias-de-uso">
Receitas focadas em tarefas para fluxos comuns.
</Card>
<Card title="Referencia" icon="book" href="#referencia">
`CheckpointConfig`, eventos, provedores e CLI.
</Card>
</CardGroup>
## Explicacao
### O que e um checkpoint
Um checkpoint e um snapshot serializado do `RuntimeState` gravado em um ponto da execucao. Ele registra quais tarefas foram concluidas, suas saidas, os inputs atuais e um ID de linhagem que identifica a execucao.
Ao restaurar a partir de um checkpoint, o CrewAI reconstroi esse estado, pula o trabalho ja concluido e continua. Ao fazer fork, o CrewAI restaura o estado sob uma nova linhagem para que a nova branch e a execucao original nao se sobreponham.
### Quando os checkpoints sao gravados
O checkpointing e orientado a eventos. O runtime se inscreve nos eventos selecionados em `on_events` e grava um checkpoint sempre que um e disparado. O padrao `task_completed` produz um checkpoint por tarefa finalizada — um equilibrio razoavel entre granularidade e uso de disco. Eventos de alta frequencia como `llm_call_completed` estao disponiveis para recuperacao mais granular, mas gravam muito mais arquivos.
### Armazenamento
Dois provedores acompanham o CrewAI:
- `JsonProvider` grava um arquivo por checkpoint. Legivel e facil de inspecionar.
- `SqliteProvider` grava em um unico banco SQLite. Melhor para checkpointing de alta frequencia.
Ambos removem os checkpoints mais antigos quando `max_checkpoints` esta definido.
<Note>
As gravacoes de checkpoint sao best-effort. Um checkpoint que falha e registrado em log, mas nao interrompe a execucao.
</Note>
### Modelo de heranca
`Crew`, `Flow` e `Agent` aceitam um argumento `checkpoint`. Filhos herdam do pai a menos que definam seu proprio valor ou passem `False` para desativar. Ative o checkpointing uma vez na crew e todos os agentes participam, ou exclua um agente seletivamente.
## Tutorial: Retomar uma crew com falha
Este passo a passo leva cerca de 5 minutos. Voce executara uma crew de duas tarefas, a interrompera no meio e a retomara a partir do checkpoint salvo.
<Steps>
<Step title="Crie a crew com checkpointing ativado">
```python
from crewai import Agent, Crew, Task
researcher = Agent(role="Researcher", goal="Research", backstory="Expert")
writer = Agent(role="Writer", goal="Write", backstory="Expert")
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[
Task(description="Research AI trends", agent=researcher, expected_output="bullets"),
Task(description="Write a summary", agent=writer, expected_output="paragraph"),
],
checkpoint=True,
)
```
</Step>
<Step title="Execute e interrompa apos a primeira tarefa">
```python
result = crew.kickoff()
```
Pressione `Ctrl+C` apos a primeira tarefa concluir. Em `./.checkpoints/`, um arquivo `<timestamp>_<uuid>.json` e o checkpoint.
</Step>
<Step title="Retome a partir do checkpoint">
```python
from crewai import CheckpointConfig
result = crew.kickoff(
from_checkpoint=CheckpointConfig(
restore_from="./.checkpoints/<timestamp>_<uuid>.json",
),
)
```
A tarefa de pesquisa e pulada, o escritor executa contra a saida de pesquisa salva e a crew finaliza.
</Step>
</Steps>
## Guias de uso
<AccordionGroup>
<Accordion title="Ativar checkpointing com padroes" icon="play">
```python
crew = Crew(agents=[...], tasks=[...], checkpoint=True)
```
Grava em `./.checkpoints/` em cada `task_completed`.
</Accordion>
<Accordion title="Personalizar armazenamento e frequencia" icon="sliders">
```python
from crewai import Crew, CheckpointConfig
crew = Crew(
agents=[...],
tasks=[...],
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./my_checkpoints",
on_events=["task_completed", "crew_kickoff_completed"],
max_checkpoints=5,
),
)
```
</Accordion>
<Accordion title="Escolher um provedor de armazenamento" icon="database">
<CodeGroup>
```python JsonProvider
from crewai import Crew, CheckpointConfig
from crewai.state import JsonProvider
crew = Crew(
agents=[...],
tasks=[...],
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./my_checkpoints",
provider=JsonProvider(),
max_checkpoints=5,
),
)
```
```python SqliteProvider
from crewai import Crew, CheckpointConfig
from crewai.state import SqliteProvider
crew = Crew(
agents=[...],
tasks=[...],
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./.checkpoints.db",
provider=SqliteProvider(),
max_checkpoints=50,
),
)
```
</CodeGroup>
<Tip>
O SQLite ativa o modo journal WAL para leituras concorrentes. Prefira-o para checkpointing de alta frequencia.
</Tip>
</Accordion>
<Accordion title="Desativar um agente especifico" icon="user-slash">
```python
crew = Crew(
agents=[
Agent(role="Researcher", ...),
Agent(role="Writer", ..., checkpoint=False),
],
tasks=[...],
checkpoint=True,
)
```
</Accordion>
<Accordion title="Retomar via classmethod" icon="rotate-left">
```python
config = CheckpointConfig(restore_from="./my_checkpoints/<file>.json")
crew = Crew.from_checkpoint(config)
result = crew.kickoff()
```
</Accordion>
<Accordion title="Fazer fork em uma nova branch" icon="code-branch">
`fork()` restaura um checkpoint sob uma nova linhagem para que a nova execucao nao colida com a original.
```python
config = CheckpointConfig(restore_from="./my_checkpoints/<file>.json")
crew = Crew.fork(config, branch="experiment-a")
result = crew.kickoff(inputs={"strategy": "aggressive"})
```
O label `branch` e opcional; um e gerado se omitido.
</Accordion>
<Accordion title="Checkpoint em Crew, Flow ou Agent" icon="cubes">
<Tabs>
<Tab title="Crew">
```python
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[research_task, write_task, review_task],
checkpoint=CheckpointConfig(location="./crew_cp"),
)
```
Gatilho padrao: `task_completed`.
</Tab>
<Tab title="Flow">
```python
from crewai.flow.flow import Flow, start, listen
from crewai import CheckpointConfig
class MyFlow(Flow):
@start()
def step_one(self):
return "data"
@listen(step_one)
def step_two(self, data):
return process(data)
flow = MyFlow(
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./flow_cp",
on_events=["method_execution_finished"],
),
)
result = flow.kickoff()
config = CheckpointConfig(restore_from="./flow_cp/<file>.json")
flow = MyFlow.from_checkpoint(config)
result = flow.kickoff()
```
</Tab>
<Tab title="Agent">
```python
agent = Agent(
role="Researcher",
goal="Research topics",
backstory="Expert researcher",
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./agent_cp",
on_events=["lite_agent_execution_completed"],
),
)
result = agent.kickoff(messages=[{"role": "user", "content": "Research AI trends"}])
```
</Tab>
</Tabs>
</Accordion>
<Accordion title="Gravar um checkpoint manualmente" icon="code">
Registre um handler em qualquer evento e chame `state.checkpoint()`.
<CodeGroup>
```python Sync
from crewai.events.event_bus import crewai_event_bus
from crewai.events.types.llm_events import LLMCallCompletedEvent
@crewai_event_bus.on(LLMCallCompletedEvent)
def on_llm_done(source, event, state):
path = state.checkpoint("./my_checkpoints")
print(f"Checkpoint salvo: {path}")
```
```python Async
from crewai.events.event_bus import crewai_event_bus
from crewai.events.types.llm_events import LLMCallCompletedEvent
@crewai_event_bus.on(LLMCallCompletedEvent)
async def on_llm_done_async(source, event, state):
path = await state.acheckpoint("./my_checkpoints")
print(f"Checkpoint salvo: {path}")
```
</CodeGroup>
Um argumento `state` e fornecido automaticamente quando o handler recebe tres parametros. Veja [Event Listeners](/pt-BR/concepts/event-listener) para o catalogo completo de eventos.
</Accordion>
<Accordion title="Navegar, retomar e fazer fork pela CLI" icon="terminal">
```bash
crewai checkpoint # detecta automaticamente .checkpoints/ ou .checkpoints.db
crewai checkpoint --location ./my_checkpoints
crewai checkpoint --location ./.checkpoints.db
```
<Frame>
<img src="/images/checkpointing.png" alt="Checkpoint TUI" />
</Frame>
O painel esquerdo agrupa checkpoints por branch; forks aninham sob seu pai. Selecionar um checkpoint mostra seus metadados, estado da entidade e progresso das tarefas. **Resume** continua a execucao; **Fork** inicia uma nova branch.
O painel de detalhes expoe duas areas editaveis:
- **Inputs** — os inputs originais do kickoff, preenchidos e editaveis.
- **Saidas das tarefas** — saidas das tarefas concluidas. Editar uma saida e pressionar **Fork** invalida tarefas downstream para que sejam reexecutadas com o contexto modificado.
<Tip>
Util para exploracao de cenarios: fork, ajuste, observe.
</Tip>
</Accordion>
<Accordion title="Inspecionar checkpoints sem a TUI" icon="magnifying-glass">
```bash
crewai checkpoint list ./my_checkpoints
crewai checkpoint info ./my_checkpoints/<file>.json
crewai checkpoint info ./.checkpoints.db
```
</Accordion>
</AccordionGroup>
## Referencia
### `CheckpointConfig`
<ParamField path="location" type="str" default='"./.checkpoints"'>
Destino do armazenamento. Diretorio para `JsonProvider`, caminho de arquivo de banco para `SqliteProvider`.
</ParamField>
<ParamField path="on_events" type="list[str]" default='["task_completed"]'>
Tipos de evento que disparam um checkpoint. Veja [tipos de evento](#tipos-de-evento).
</ParamField>
<ParamField path="provider" type="BaseProvider" default="JsonProvider()">
Backend de armazenamento. `JsonProvider` ou `SqliteProvider`.
</ParamField>
<ParamField path="max_checkpoints" type="int | None" default="None">
Maximo de checkpoints a reter. Os mais antigos sao removidos apos cada gravacao.
</ParamField>
<ParamField path="restore_from" type="Path | str | None" default="None">
Checkpoint a restaurar quando passado via `from_checkpoint`.
</ParamField>
### Valores do campo `checkpoint`
Aceito por `Crew`, `Flow` e `Agent`.
<ParamField path="None" type="padrao">
Herda do pai.
</ParamField>
<ParamField path="True" type="bool">
Ativa com padroes.
</ParamField>
<ParamField path="False" type="bool">
Desativacao explicita. Interrompe a heranca.
</ParamField>
<ParamField path="CheckpointConfig(...)" type="CheckpointConfig">
Configuracao personalizada.
</ParamField>
### Tipos de evento
Valores comuns para `on_events`:
| Caso de uso | Eventos |
|:------------|:--------|
| Apos cada tarefa | `["task_completed"]` |
| Apos cada metodo do flow | `["method_execution_finished"]` |
| Apos execucao do agente | `["agent_execution_completed"]`, `["lite_agent_execution_completed"]` |
| Apenas na conclusao da crew | `["crew_kickoff_completed"]` |
| Apos cada chamada LLM | `["llm_call_completed"]` |
| Tudo | `["*"]` |
<Warning>
`["*"]` e eventos de alta frequencia como `llm_call_completed` gravam muitos checkpoints e podem degradar o desempenho. Combine com `max_checkpoints`.
</Warning>
### Provedores de armazenamento
<ParamField path="JsonProvider" type="provider">
Um arquivo por checkpoint, nomeado `<timestamp>_<uuid>.json` dentro de `location`.
</ParamField>
<ParamField path="SqliteProvider" type="provider">
Arquivo de banco unico em `location` com journaling WAL.
</ParamField>
### CLI
| Comando | Proposito |
|:--------|:----------|
| `crewai checkpoint` | Inicia a TUI; detecta o armazenamento automaticamente. |
| `crewai checkpoint --location <path>` | Inicia a TUI em uma localizacao especifica. |
| `crewai checkpoint list <path>` | Lista checkpoints. |
| `crewai checkpoint info <path>` | Inspeciona um arquivo de checkpoint ou a entrada mais recente em um banco SQLite. |