Depois de criar um crew localmente ou pelo Crew Studio, o próximo passo é implantá-lo na plataforma CrewAI Enterprise. Este guia cobre múltiplos métodos de implantação para ajudá-lo a escolher a melhor abordagem para o seu fluxo de trabalho.

Pré-requisitos

Crew Pronto para Implantação

Você deve ter um crew funcional, criado localmente ou pelo Crew Studio

Repositório GitHub

O código do seu crew deve estar em um repositório do GitHub (para o método de integração com GitHub)

Opção 1: Implantar Usando o CrewAI CLI

A CLI fornece a maneira mais rápida de implantar crews desenvolvidos localmente na plataforma Enterprise.

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Instale o CrewAI CLI

Se ainda não tiver, instale o CrewAI CLI:

pip install crewai[tools]

A CLI vem com o pacote principal CrewAI, mas o extra [tools] garante todas as dependências de implantação.

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Autentique-se na Plataforma Enterprise

Primeiro, você precisa autenticar sua CLI com a plataforma CrewAI Enterprise:

# Se já possui uma conta CrewAI Enterprise
crewai login

# Se vai criar uma nova conta
crewai signup

Ao executar qualquer um dos comandos, a CLI irá:

  1. Exibir uma URL e um código de dispositivo único
  2. Abrir seu navegador para a página de autenticação
  3. Solicitar a confirmação do dispositivo
  4. Completar o processo de autenticação

Após a autenticação bem-sucedida, você verá uma mensagem de confirmação no terminal!

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Criar uma Implantação

No diretório do seu projeto, execute:

crewai deploy create

Este comando irá:

  1. Detectar informações do seu repositório GitHub
  2. Identificar variáveis de ambiente no seu arquivo .env local
  3. Transferir essas variáveis com segurança para a plataforma Enterprise
  4. Criar uma nova implantação com um identificador único

Com a criação bem-sucedida, você verá uma mensagem como:

Deployment created successfully!
Name: your_project_name
Deployment ID: 01234567-89ab-cdef-0123-456789abcdef
Current Status: Deploy Enqueued
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Acompanhe o Progresso da Implantação

Acompanhe o status da implantação com:

crewai deploy status

Para ver logs detalhados do processo de build:

crewai deploy logs

A primeira implantação normalmente leva de 10 a 15 minutos, pois as imagens dos containers são construídas. As próximas implantações são bem mais rápidas.

Comandos Adicionais da CLI

O CrewAI CLI oferece vários comandos para gerenciar suas implantações:

# Liste todas as suas implantações
crewai deploy list

# Consulte o status de uma implantação
crewai deploy status

# Veja os logs da implantação
crewai deploy logs

# Envie atualizações após alterações no código
crewai deploy push

# Remova uma implantação
crewai deploy remove <deployment_id>

Opção 2: Implantar Diretamente pela Interface Web

Você também pode implantar seus crews diretamente pela interface web da CrewAI Enterprise conectando sua conta do GitHub. Esta abordagem não requer utilizar a CLI na sua máquina local.

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Enviar no GitHub

Você precisa subir seu crew para um repositório do GitHub. Caso ainda não tenha criado um crew, você pode seguir este tutorial.

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Conectando o GitHub ao CrewAI Enterprise

  1. Faça login em CrewAI Enterprise
  2. Clique no botão “Connect GitHub”

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Selecionar o Repositório

Após conectar sua conta GitHub, você poderá selecionar qual repositório deseja implantar:

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Definir as Variáveis de Ambiente

Antes de implantar, você precisará configurar as variáveis de ambiente para conectar ao seu provedor de LLM ou outros serviços:

  1. Você pode adicionar variáveis individualmente ou em lote
  2. Digite suas variáveis no formato KEY=VALUE (uma por linha)

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Implante Seu Crew

  1. Clique no botão “Deploy” para iniciar o processo de implantação
  2. Você pode monitorar o progresso pela barra de progresso
  3. A primeira implantação geralmente demora de 10 a 15 minutos; as próximas serão mais rápidas

Após a conclusão, você verá:

  • A URL exclusiva do seu crew
  • Um Bearer token para proteger sua API crew
  • Um botão “Delete” caso precise remover a implantação

⚠️ Requisitos de Segurança para Variáveis de Ambiente

Importante: A CrewAI Enterprise possui restrições de segurança sobre os nomes de variáveis de ambiente que podem causar falha na implantação caso não sejam seguidas.

Padrões de Variáveis de Ambiente Bloqueados

Por motivos de segurança, os seguintes padrões de nome de variável de ambiente são automaticamente filtrados e causarão problemas de implantação:

Padrões Bloqueados:

  • Variáveis terminando em _TOKEN (ex: MY_API_TOKEN)
  • Variáveis terminando em _PASSWORD (ex: DB_PASSWORD)
  • Variáveis terminando em _SECRET (ex: API_SECRET)
  • Variáveis terminando em _KEY em certos contextos

Variáveis Bloqueadas Específicas:

  • GITHUB_USER, GITHUB_TOKEN
  • AWS_REGION, AWS_DEFAULT_REGION
  • Diversas variáveis internas do sistema CrewAI

Exceções Permitidas

Algumas variáveis são explicitamente permitidas mesmo coincidindo com os padrões bloqueados:

  • AZURE_AD_TOKEN
  • AZURE_OPENAI_AD_TOKEN
  • ENTERPRISE_ACTION_TOKEN
  • CREWAI_ENTEPRISE_TOOLS_TOKEN

Como Corrigir Problemas de Nomeação

Se sua implantação falhar devido a restrições de variáveis de ambiente:

# ❌ Estas irão causar falhas na implantação
OPENAI_TOKEN=sk-...
DATABASE_PASSWORD=mysenha
API_SECRET=segredo123

# ✅ Utilize estes padrões de nomeação
OPENAI_API_KEY=sk-...
DATABASE_CREDENTIALS=mysenha
API_CONFIG=segredo123

Melhores Práticas

  1. Use convenções padrão de nomenclatura: PROVIDER_API_KEY em vez de PROVIDER_TOKEN
  2. Teste localmente primeiro: Certifique-se de que seu crew funciona com as variáveis renomeadas
  3. Atualize seu código: Altere todas as referências aos nomes antigos das variáveis
  4. Documente as mudanças: Mantenha registro das variáveis renomeadas para seu time

Se você se deparar com falhas de implantação com erros enigmáticos de variáveis de ambiente, confira primeiro os nomes das variáveis em relação a esses padrões.

Interaja com Seu Crew Implantado

Após a implantação, você pode acessar seu crew por meio de:

  1. REST API: A plataforma gera um endpoint HTTPS exclusivo com estas rotas principais:

    • /inputs: Lista os parâmetros de entrada requeridos
    • /kickoff: Inicia uma execução com os inputs fornecidos
    • /status/{kickoff_id}: Consulta o status da execução
  2. Interface Web: Acesse app.crewai.com para visualizar:

    • Aba Status: Informações da implantação, detalhes do endpoint da API e token de autenticação
    • Aba Run: Visualização da estrutura do seu crew
    • Aba Executions: Histórico de todas as execuções
    • Aba Metrics: Análises de desempenho
    • Aba Traces: Insights detalhados das execuções

Dispare uma Execução

No dashboard Enterprise, você pode:

  1. Clicar no nome do seu crew para abrir seus detalhes
  2. Selecionar “Trigger Crew” na interface de gerenciamento
  3. Inserir os inputs necessários no modal exibido
  4. Monitorar o progresso à medida que a execução avança pelo pipeline

Monitoramento e Análises

A plataforma Enterprise oferece recursos abrangentes de observabilidade:

  • Gestão das Execuções: Acompanhe execuções ativas e concluídas
  • Traces: Quebra detalhada de cada execução
  • Métricas: Uso de tokens, tempos de execução e custos
  • Visualização em Linha do Tempo: Representação visual das sequências de tarefas

Funcionalidades Avançadas

A plataforma Enterprise também oferece:

  • Gerenciamento de Variáveis de Ambiente: Armazene e gerencie com segurança as chaves de API
  • Conexões com LLM: Configure integrações com diversos provedores de LLM
  • Repositório Custom Tools: Crie, compartilhe e instale ferramentas
  • Crew Studio: Monte crews via interface de chat sem escrever código

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