| Sim | Versão do CrewAI e Python | Rastreia versões dos softwares. Exemplo: CrewAI v1.2.3, Python 3.8.10. Sem dados pessoais. |
| Sim | Metadados do Crew | Inclui: chave e ID gerados aleatoriamente, tipo de processo (ex: ‘sequential’, ‘parallel’), flag booleana para uso de memória (true/false), uma flag booleana indicando se alguma entrada foi passada para a execução (true/false — nunca as chaves ou os valores das entradas, que só são coletados quando share_crew está habilitado), quantidade de tarefas, quantidade de agentes. Tudo não pessoal. |
| Sim | Dados do Agente | Inclui: chave e ID gerados aleatoriamente, nome da função (não deve incluir info pessoal), configurações booleanas (verbose, delegação habilitada, execução de código permitida), máximo de iterações, máximo de RPM, limite de tentativas, info do LLM (ver Atributos LLM), lista de nomes de ferramentas (não deve conter info pessoal). Sem dados pessoais. |
| Sim | Metadados da Tarefa | Inclui: chave e ID gerados aleatoriamente, configurações de execução booleanas (async_execution, human_input), função e chave do agente associado, lista de nomes de ferramentas. Tudo não pessoal. |
| Sim | Estatísticas de Uso de Ferramentas | Inclui: nome da ferramenta (não deve incluir info pessoal), número de tentativas de uso (inteiro), atributos LLM utilizados. Sem dados pessoais. |
| Sim | Dados de Execução de Testes | Inclui: chave e ID aleatórias do crew, número de iterações, nome do modelo usado, score de qualidade (float), tempo de execução (em segundos). Tudo não pessoal. |
| Sim | Dados do Ciclo de Vida da Tarefa | Inclui: horários de criação, início/fim de execução, identificadores de crew e tarefa, e se a tarefa foi bem-sucedida ou falhou. Quando uma tarefa falha, o nome da classe da exceção é registrado (por exemplo TimeoutError) para que as falhas possam ser contadas e diagnosticadas — nunca a mensagem de erro, que pode conter prompts, saída do modelo, caminhos de arquivos ou credenciais. Armazenado como spans com timestamps. Sem dados pessoais. |
| Sim | Atributos do LLM | Inclui: nome, model_name, model, top_k, temperatura e nome da classe do LLM. Todos técnicos, sem dados pessoais. |
| Sim | Criação de Projeto pelo CLI do crewAI | Inclui: o fato de um novo projeto ter sido criado por crewai create, de qual tipo ele é (crew, json_crew ou flow) e o ID de projeto gerado para esse novo projeto e gravado no pyproject.toml dele. É o ID do próprio projeto novo, registrado separadamente do project_id do diretório de onde o comando foi executado — os dois podem diferir. Sem nome de projeto, sem conteúdo de arquivos, sem código. Sem dados pessoais. |
| Sim | Tentativas de Execução pelo CLI do crewAI | Inclui: o fato de crewai run ter começado e o tipo de projeto executado (crew, json_crew, flow, declarative_flow, ou unknown quando nenhum pyproject.toml legível foi encontrado) e, quando a execução parou antes de o crew ou o flow iniciar, onde parou, como um valor de uma lista fixa (no_project, invalid_project, api_key_prompt, unsupported_option, invalid_inputs, missing_inputs, install_failed, crewai_missing, load_failed, no_terminal, launch_failed) ou, quando o script de um projeto de crew ou flow em Python termina com erro, antes ou depois do início, script_failed, ou, quando um crew JSON para porque uma chave de API de que seu modelo precisa não está definida, seja ao carregar o crew ou depois do início, missing_api_key. Quando faltava, antes de a execução começar, uma chave de que um dos modelos do projeto precisa, também se uma chave foi colada no prompt (saved), se todos os prompts foram pulados (skipped) ou se apenas a linha a adicionar foi impressa (warned). Quando a execução para em load_failed com um erro, o nome da classe do erro com que o projeto não pôde ser carregado também é registrado (por exemplo ImportError, ValidationError ou JSONDecodeError) quando é uma das exceções nativas do Python ou vem do crewAI ou de uma biblioteca com que o crewAI carrega projetos (como pydantic, PyYAML, LiteLLM ou o SDK de um provedor de modelos); qualquer outra classe, como uma definida pelo próprio código do projeto, é registrada como other. Nunca a mensagem de erro ou o traceback, o nome do projeto, um caminho, os inputs, nem o nome ou o valor da chave. Definir CREWAI_DISABLE_TELEMETRY (ou OTEL_SDK_DISABLED) no .env do projeto também desativa estes dados. Sem dados pessoais. |
| Sim | Tentativa de Deploy do Crew pelo CLI do crewAI | Inclui: O fato de um deploy estar sendo realizado e o crew id, se está tentando buscar logs, e se o deploy foi iniciado por um comando do CLI ou pela TUI de execução. Se a criação de um deploy falhar, são registradas a categoria da falha (uma de uma lista fixa, como api_4xx, network_error ou user_declined) e o código de status HTTP da resposta da API, quando houver — nunca a mensagem de erro. Não inclui conteúdo do projeto ou do crew nem dados pessoais. |
| Sim | Ambiente de Execução | Inclui: qual assistente de código com IA está executando o processo, se houver (um valor de uma lista fixa como claude_code, codex, cursor ou unknown), onde o processo é executado (um valor de uma lista fixa como ci, container, serverless, interactive), o project_id do seu pyproject.toml quando houver um configurado e uma faixa aproximada de tamanho da máquina (uma de 1-2, 3-4, 5-8, 9-16, 17-32, 33+ ou unknown). A faixa é um intervalo, nunca a contagem exata de núcleos — a contagem exata é opcional, em Informações de Ambiente abaixo. A faixa de tamanho vem da contagem de núcleos do host; a detecção do assistente e do local de execução lê apenas se variáveis de ambiente conhecidas estão definidas, nunca seus valores. Sem dados pessoais. |
| Sim | Sinais de Ciclo de Vida do Flow | Inclui: que um flow iniciou, se foi concluído ou falhou, se um de seus métodos falhou, se pausou para entrada ou feedback humano, se o início foi uma execução retomada, se um turno de conversa falhou, quanto tempo o flow executou, e se o flow é um que a CrewAI executa internamente ou um que você escreveu. O nome do flow é registrado, como já é para criação e execução de flow. Quando um flow ou um de seus métodos falha, o nome da classe da exceção é registrado (por exemplo TimeoutError) para permitir o diagnóstico de falhas — nunca a mensagem de erro, que pode conter prompts, saída do modelo, caminhos de arquivo ou credenciais. Nomes de métodos e estado do flow nunca são registrados. Nenhum dado pessoal. |
| Sim | Sinal de Compartilhamento de Trace | Inclui: que um lote de traces foi compartilhado com sucesso com o CrewAI AMP, e se foi compartilhado anonimamente (antes de você ter uma conta) ou vinculado à sua conta. Como todo span, também carrega os atributos de Ambiente de Execução descritos acima (project_id quando configurado, o assistente de programação e o runtime). Esta linha descreve apenas a telemetria do compartilhamento — não o conteúdo dos traces nem o acesso concedido por links de traces compartilhados. O conteúdo dos traces, entradas e saídas nunca são registrados neste sinal. Antes de compartilhar traces, revise segredos, dados pessoais e as configurações de redação e retenção do AMP. |
| Não | Dados Expandidos do Agente | Inclui: descrição do objetivo, texto da história, identificador de arquivo i18n prompt. Usuários devem garantir que não haja info pessoal nesses campos de texto. |
| Não | Informações Detalhadas da Tarefa | Inclui: descrição da tarefa, descrição do resultado esperado, referências de contexto. Usuários devem garantir que não haja info pessoal nessas áreas. |
| Não | Informações de Ambiente | Inclui: plataforma, release, sistema, versão e quantidade de CPUs. Exemplo: ‘Windows 10’, ‘x86_64’. Sem dados pessoais. |
| Não | Entradas e Saídas de Crew e Tarefas | Inclui: parâmetros de entrada e resultados como dados não identificáveis. Usuários devem garantir que não haja info pessoal. |
| Não | Dados Abrangentes de Execução do Crew | Inclui: logs detalhados das operações do crew, dados de todos os agentes e tarefas, resultado final. Tudo de natureza técnica, sem dados pessoais. |
