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* docs(cli): document device-code login and config reset guidance; renumber sections * docs(cli): fix duplicate numbering (renumber Login/API Keys/Configuration sections) * docs: Fix webhook documentation to include meta dict in all webhook payloads - Add note explaining that meta objects from kickoff requests are included in all webhook payloads - Update webhook examples to show proper payload structure including meta field - Fix webhook examples to match actual API implementation - Apply changes to English, Korean, and Portuguese documentation Resolves the documentation gap where meta dict passing to webhooks was not documented despite being implemented in the API. * WIP: CrewAI docs theme, changelog, GEO, localization * docs(cli): fix merge markers; ensure mode: "wide"; convert ASCII tables to Markdown (en/pt-BR/ko) * docs: add group icons across locales; split Automation/Integrations; update tools overviews and links
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title: Treinamento
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description: Aprenda como treinar seus agentes CrewAI fornecendo feedback desde o início e obtenha resultados consistentes.
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icon: dumbbell
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mode: "wide"
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## Visão Geral
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O recurso de treinamento no CrewAI permite que você treine seus agentes de IA usando a interface de linha de comando (CLI).
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Ao executar o comando `crewai train -n <n_iterations>`, você pode especificar o número de iterações para o processo de treinamento.
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Durante o treinamento, o CrewAI utiliza técnicas para otimizar o desempenho dos seus agentes juntamente com o feedback humano.
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Isso ajuda os agentes a aprimorar sua compreensão, tomada de decisão e habilidades de resolução de problemas.
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### Treinando sua Crew Usando a CLI
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Para utilizar o recurso de treinamento, siga estes passos:
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1. Abra seu terminal ou prompt de comando.
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2. Navegue até o diretório onde seu projeto CrewAI está localizado.
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3. Execute o seguinte comando:
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```shell
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crewai train -n <n_iterations> <filename> (optional)
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```
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<Tip>
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Substitua `<n_iterations>` pelo número desejado de iterações de treinamento e `<filename>` pelo nome de arquivo apropriado terminando com `.pkl`.
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</Tip>
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### Treinando sua Crew Programaticamente
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Para treinar sua crew de forma programática, siga estes passos:
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1. Defina o número de iterações para o treinamento.
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2. Especifique os parâmetros de entrada para o processo de treinamento.
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3. Execute o comando de treinamento dentro de um bloco try-except para tratar possíveis erros.
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```python Code
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n_iteracoes = 2
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entradas = {"topic": "Treinamento CrewAI"}
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nome_arquivo = "seu_modelo.pkl"
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try:
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SuaCrew().crew().train(
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n_iterations=n_iteracoes,
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inputs=entradas,
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filename=nome_arquivo
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)
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except Exception as e:
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raise Exception(f"Ocorreu um erro ao treinar a crew: {e}")
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```
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### Pontos Importantes
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- **Requisito de Número Inteiro Positivo:** Certifique-se de que o número de iterações (`n_iterations`) seja um inteiro positivo. O código lançará um `ValueError` se essa condição não for atendida.
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- **Requisito de Nome de Arquivo:** Certifique-se de que o nome do arquivo termine com `.pkl`. O código lançará um `ValueError` se essa condição não for atendida.
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- **Tratamento de Erros:** O código trata erros de subprocessos e exceções inesperadas, fornecendo mensagens de erro ao usuário.
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É importante observar que o processo de treinamento pode levar algum tempo, dependendo da complexidade dos seus agentes e também exigirá seu feedback em cada iteração.
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Uma vez concluído o treinamento, seus agentes estarão equipados com capacidades e conhecimentos aprimorados, prontos para enfrentar tarefas complexas e fornecer insights mais consistentes e valiosos.
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Lembre-se de atualizar e treinar seus agentes regularmente para garantir que permaneçam atualizados com as últimas informações e avanços na área.
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Bom treinamento com o CrewAI! 🚀 |