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Visão Geral

Traces fornecem visibilidade abrangente sobre as execuções dos seus crews, ajudando você a monitorar o desempenho, depurar problemas e otimizar os fluxos de trabalho dos seus agentes de IA.

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O que são Traces?

Traces no CrewAI Enterprise são registros detalhados de execução que capturam todos os aspectos da operação do seu crew, desde as entradas iniciais até as saídas finais. Eles registram:
  • Pensamentos e raciocínio do agente
  • Detalhes da execução das tarefas
  • Uso de ferramentas e resultados
  • Métricas de consumo de tokens
  • Tempos de execução
  • Estimativas de custo
Traces Overview

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Acessando os Traces

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Navegue até a aba Traces

No seu painel do CrewAI Enterprise, clique em Traces para ver todos os registros de execução.
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Selecione uma Execução

Você verá uma lista de todas as execuções do crew, ordenadas por data. Clique em qualquer execução para visualizar seu trace detalhado.

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Entendendo a Interface do Trace

A interface do trace é dividida em várias seções, cada uma fornecendo diferentes insights sobre a execução do seu crew:

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1. Resumo da Execução

A seção superior exibe métricas de alto nível sobre a execução:
  • Total de Tokens: Número de tokens consumidos em todas as tarefas
  • Prompt Tokens: Tokens usados em prompts para o LLM
  • Completion Tokens: Tokens gerados nas respostas do LLM
  • Requisições: Número de chamadas de API feitas
  • Tempo de Execução: Duração total da execução do crew
  • Custo Estimado: Custo aproximado com base no uso de tokens
Execution Summary

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2. Tarefas & Agentes

Esta seção mostra todas as tarefas e agentes que fizeram parte da execução do crew:
  • Nome da tarefa e atribuição do agente
  • Agentes e LLMs usados em cada tarefa
  • Status (concluído/falhou)
  • Tempo de execução individual da tarefa
Task List

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3. Saída Final

Exibe o resultado final produzido pelo crew após a conclusão de todas as tarefas.
Final Output

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4. Linha do Tempo da Execução

Uma representação visual de quando cada tarefa começou e terminou, ajudando a identificar gargalos ou padrões de execução paralela.
Execution Timeline

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5. Visão Detalhada da Tarefa

Ao clicar em uma tarefa específica na linha do tempo ou na lista de tarefas, você verá:
Detailed Task View
  • Task Key: Identificador único da tarefa
  • Task ID: Identificador técnico no sistema
  • Status: Estado atual (concluída/em execução/falhou)
  • Agente: Qual agente executou a tarefa
  • LLM: Modelo de linguagem usado nesta tarefa
  • Início/Fim: Quando a tarefa foi iniciada e concluída
  • Tempo de Execução: Duração desta tarefa específica
  • Descrição da Tarefa: O que o agente foi instruído a fazer
  • Expected Output: Qual formato de saída foi solicitado
  • Input: Qualquer entrada fornecida a essa tarefa vinda de tarefas anteriores
  • Output: O resultado real produzido pelo agente

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Usando Traces para Depuração

Traces são indispensáveis para solucionar problemas nos seus crews:
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Identifique Pontos de Falha

Quando uma execução de crew não produzir os resultados esperados, examine o trace para encontrar onde ocorreu o problema. Procure por:
  • Tarefas que falharam
  • Decisões inesperadas dos agentes
  • Erros no uso de ferramentas
  • Instruções mal interpretadas
Failure Points
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Otimizar Desempenho

Use métricas de execução para identificar gargalos de desempenho:
  • Tarefas que demoraram mais do que o esperado
  • Uso excessivo de tokens
  • Operações redundantes de ferramentas
  • Chamadas de API desnecessárias
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Melhore a Eficiência de Custos

Analise o uso de tokens e as estimativas de custo para otimizar a eficiência do seu crew:
  • Considere usar modelos menores para tarefas mais simples
  • Refine prompts para serem mais concisos
  • Faça cache de informações acessadas frequentemente
  • Estruture tarefas para minimizar operações redundantes

Precisa de ajuda?

Entre em contato com nossa equipe de suporte para assistência com análise de traces ou outros recursos do CrewAI Enterprise.