> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.befailproof.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Crewai title: "CrewAI" sidebarTitle: "CrewAI" description: "Оркестрируйте команды, потоки, агентов по ролям, инструменты, память и обратную связь от пользователей." icon: "/images/frameworks/crewai.svg" ------------------------------------- ## Установка ```bash theme={null} pip install 'failproofai-sdk[crewai]' ``` Поддерживается: `crewai` версии 1.13 до 2.0. 1.13 — это релиз, добавивший `started_event_id` и нормализовавший использование токенов, на которые полагается адаптер для сопоставления событий и отчётности о токенах. ## Инструментирование ```python theme={null} import failproofai_sdk failproofai_sdk.configure(environment="production") failproofai_sdk.instrument() with failproofai_sdk.session(): Crew(agents=[analyst, writer], tasks=[gather, summarise]).kickoff() ``` `instrument()` регистрирует слушатель на шине событий CrewAI на уровне модуля и подписывает один обработчик на класс событий. Ничего не меняется в вашей команде, агентах, задачах или инструментах. ## Что записывается | CrewAI | Failproof событие | | ------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Запуск команды | `agent_start`, `agent_end` | | `Agent.kickoff()` (облегчённый агент без команды) | `agent_start`, `agent_end`, с `agent_id` из роли | | Начало и завершение потока | `agent_start`, `agent_end`; команда, запущенная внутри метода потока, вложена в него | | Выполнение агента | Вложенные `agent_start`, `agent_end`, с `agent_id` из роли. При иерархическом процессе делегированный коллега вложен в менеджера, а не рядом с ним | | Задача | Ничего; записывается как ссылка, чтобы дочерние элементы разрешались к команде | | Метод потока, guardrail | `hook_triggered`, `hook_completed` | | Использование инструмента | `tool_use`, `tool_result` | | Операции с памятью и знаниями | `tool_use`, `tool_result`, названные по поверхности, которая была затронута | | Вызов LLM | `model_request`, `model_response`, с использованием токенов | | Фрагмент потока | Свёрнут в ответ как количество фрагментов и время до первого токена | | Запрос обратной связи от пользователя | `human_wait`, `agent_pause` | | Получена обратная связь от пользователя | `agent_resume`, `human_input` | | Ошибка при выполнении агента | `error`, затем `agent_end` с результатом `failed` | Задача ничего не испускает намеренно. Задача CrewAI — это подмножество выполнения агента, который её запускает, поэтому испускание обоих означало бы удвоение каждой строки и отображение их как сиблингов. Вместо этого id и имя задачи находятся на собственных событиях агента. Операции с памятью и знаниями записываются как инструменты, названные по поверхности, которую они затрагивают, поэтому они появляются рядом с вашими реальными инструментами, где вы можете сравнить их латентность. В иерархической команде вложенность делает трассу читаемой: ```text theme={null} crew └─ manager ├─ researcher delegated └─ writer delegated ``` CrewAI родитель делегированного выполнения на **инструментальном событии** `delegate_work_to_coworker`, а не на менеджере напрямую, поэтому адаптер следует этой ссылке. Без неё каждый агент выходит сиблингом каждого другого и структура делегирования теряется. ## Пример ```python theme={null} import failproofai_sdk from crewai import Agent, Crew, Process, Task from crewai.tools import tool failproofai_sdk.configure(environment="production") failproofai_sdk.instrument() MODEL = "openai/gpt-4o-mini" METRICS = {"revenue": "$4.2M ARR, up 12% QoQ", "churn": "3.1% monthly, up from 2.4%"} @tool("lookup_metric") def lookup_metric(name: str) -> str: """Look up a business metric by name. Valid: revenue, churn.""" return METRICS.get(name.lower().strip(), "unknown metric") analyst = Agent( role="analyst", # becomes agent_id goal="pull the numbers that matter and state them plainly", backstory="You read dashboards for a living.", tools=[lookup_metric], llm=MODEL, ) writer = Agent( role="writer", goal="turn numbers into three lines an exec will read", backstory="You write board updates. You never pad.", llm=MODEL, ) gather = Task( description="Look up 'revenue' and 'churn' with the tool.", expected_output="Two lines, one metric each.", agent=analyst, ) summarise = Task( description="Using the metrics above, write a three-line exec summary.", expected_output="Exactly three lines.", agent=writer, context=[gather], ) with failproofai_sdk.session(): result = Crew( agents=[analyst, writer], tasks=[gather, summarise], process=Process.sequential, ).kickoff() ``` Передача видна в трассе: спан `analyst` закрывается, спан `writer` открывается, и оба находятся внутри одного спана `crew`. ## Назовите ваши спаны `agent_id` происходит из `Agent(role=...)`, что делает его читаемым аспектом панели управления. ```python theme={null} Agent(role="analyst", ...) # agent_id = "analyst" Agent(role="analyst-7f3a2b", ...) # one facet entry per run ``` `agent_id` — колонка низкой кардинальности. Роль, содержащая id запуска или отметку времени, деградирует её для каждого запроса, который кто-либо выполняет. Если роль выглядит как id, адаптер отказывает в её использовании и помещает реальное значение в поле полезной нагрузки вместо этого. ## Управление сеансом Разрешается в этом порядке, первое совпадение побеждает: 1. `instrument("crewai", session_id=...)` 2. Охватывающая область `failproofai_sdk.session()` 3. Сгенерированный `uuid4().hex`, один раз на команду или поток Оберните kickoff, чтобы управлять им за запуск: ```python theme={null} with failproofai_sdk.session(f"support-{ticket_id}"): Crew(agents=[...], tasks=[...]).kickoff() ``` ## Параметры ```python theme={null} failproofai_sdk.instrument( "crewai", session_id=None, # pin every run to one session id ) ``` `session_id` — единственный параметр, который читает этот адаптер. Подсказки и завершения всегда записываются, усечены до бюджета полезной нагрузки. ## Человек в цикле CrewAI имеет **две** поверхности человека в цикле, и обе записываются как одни и те же четыре события. `@human_feedback` на методе потока проходит через шину событий CrewAI: среда выполнения испускает событие перед блокировкой на человеке и другое после ответа. `Task(human_input=True)` не проходит. Она вызывает `input()` внутри собственного поставщика входных данных CrewAI и не испускает событие никакого рода, поэтому адаптер оборачивает этого поставщика напрямую — без этого вся ожидание человека было невидимым и учитывалось как активное время агента. В любом случае вы получаете: ```text theme={null} human_wait prompt и его опции agent_pause запускает таймер паузы agent_resume останавливает его human_input ответ с измеренным временем ожидания ``` `agent_pause` в `agent_resume` — единственная пара, которая питает время паузы. Без неё десятиминутное ожидание человека учитывается как десять минут активного времени агента. CrewAI не устанавливает корреляционный id на события обратной связи от человека, поэтому адаптер сопоставляет их по имени потока и метода, переходя к наиболее недавно открытой паузе. Это корректно, потому что консольный запрос блокирует. Если вы создаёте конкурентного поставщика обратной связи, установите `request_id` на оба события. Поскольку путь `Task(human_input=True)` — это обёртка вокруг поставщика входных данных CrewAI, а не подписка на события, он восстанавливается на `uninstrument()` и повторно вызывает всё, что вызывает `input()`, включая `KeyboardInterrupt`, без изменений. ## Общие проблемы `role` содержит UUID, отметку времени или суффикс для каждого запуска. Используйте стабильную человеческую роль и поместите id для конкретного запуска в описание задачи вместо этого. Шина событий асинхронна, и `kickoff()` возвращает значение перед запуском последних обработчиков. Сначала осушите её: ```python theme={null} from crewai.events.event_bus import crewai_event_bus crew.kickoff() crewai_event_bus.flush(timeout=30) ``` Это свойство CrewAI, а не SDK. `agent_end` принудительно закрывает открытые паузы, но не инструменты или модели, поэтому запуск, который умирает внутри вызова инструмента, оставляет этот спан открытым. Нормальное завершение закрывает всё, что ещё открыто, и помечает его как неполное. Только `SIGKILL` оставляет его зависшим, потому что ничего не может запуститься. Проверьте по порядку: `instrument()` запустился перед `kickoff()`; есть `with failproofai_sdk.session():` вокруг него; `crewai` версии 1.13 или новее; `FAILPROOFAI_SDK_STRICT=1` установлен, поэтому деградированный хук вызывает исключение вместо его подавления. ## Далее Пары, ids, жизненный цикл сеанса и доставка. Следите за причинно-следственной связью через сеанс, который вы только что захватили. LangGraph, LlamaIndex, Pydantic AI и пользовательские агенты.