uv add braintrust[otel] crewai crewai-tools opentelemetry-instrumentation-openai opentelemetry-instrumentation-crewai python-dotenv

import os
from getpass import getpass

# Obter suas credenciais do Braintrust
BRAINTRUST_API_KEY = getpass("🔑 Digite sua Chave de API do Braintrust: ")

# Obter chaves de API para serviços
OPENAI_API_KEY = getpass("🔑 Digite sua chave de API do OpenAI: ")

# Configurar variáveis de ambiente
os.environ["BRAINTRUST_API_KEY"] = BRAINTRUST_API_KEY
os.environ["BRAINTRUST_PARENT"] = "project_name:crewai-demo"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY

import os
from typing import Any, Dict

from braintrust.otel import BraintrustSpanProcessor
from crewai import Agent, Crew, Task
from crewai.llm import LLM
from opentelemetry import trace
from opentelemetry.instrumentation.crewai import CrewAIInstrumentor
from opentelemetry.instrumentation.openai import OpenAIInstrumentor
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider

def setup_tracing() -> None:
    """Configurar rastreamento OpenTelemetry com Braintrust."""
    current_provider = trace.get_tracer_provider()
    if isinstance(current_provider, TracerProvider):
        provider = current_provider
    else:
        provider = TracerProvider()
        trace.set_tracer_provider(provider)

    provider.add_span_processor(BraintrustSpanProcessor())
    CrewAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=provider)
    OpenAIInstrumentor().instrument(tracer_provider=provider)


setup_tracing()

from crewai import Agent, Crew, Process, Task
from crewai_tools import SerperDevTool

def create_crew() -> Crew:
    """Criar uma crew com múltiplos agentes para rastreamento abrangente."""
    llm = LLM(model="gpt-4o-mini")
    search_tool = SerperDevTool()

    # Definir agentes com papéis específicos
    researcher = Agent(
        role="Analista de Pesquisa Sênior",
        goal="Descobrir desenvolvimentos de ponta em IA e ciência de dados",
        backstory="""Você trabalha em um think tank de tecnologia líder.
        Sua especialidade está em identificar tendências emergentes.
        Você tem talento para dissecar dados complexos e apresentar insights acionáveis.""",
        verbose=True,
        allow_delegation=False,
        llm=llm,
        tools=[search_tool],
    )

    writer = Agent(
        role="Estrategista de Conteúdo Tecnológico",
        goal="Criar conteúdo envolvente sobre avanços tecnológicos",
        backstory="""Você é um Estrategista de Conteúdo renomado, conhecido por seus artigos perspicazes e envolventes.
        Você transforma conceitos complexos em narrativas convincentes.""",
        verbose=True,
        allow_delegation=True,
        llm=llm,
    )

    # Criar tarefas para seus agentes
    research_task = Task(
        description="""Realize uma análise abrangente dos últimos avanços em {topic}.
        Identifique tendências principais, tecnologias revolucionárias e impactos potenciais na indústria.""",
        expected_output="Relatório de análise completo em pontos de bala",
        agent=researcher,
    )

    writing_task = Task(
        description="""Usando os insights fornecidos, desenvolva um post de blog envolvente
        que destaque os avanços mais significativos em {topic}.
        Seu post deve ser informativo, mas acessível, atendendo a um público conhecedor de tecnologia.
        Faça soar legal, evite palavras complexas para não soar como IA.""",
        expected_output="Post de blog completo de pelo menos 4 parágrafos",
        agent=writer,
        context=[research_task],
    )

    # Instanciar sua crew com um processo sequencial
    crew = Crew(
        agents=[researcher, writer], 
        tasks=[research_task, writing_task], 
        verbose=True, 
        process=Process.sequential
    )

    return crew

def run_crew():
    """Executar a crew e retornar resultados."""
    crew = create_crew()
    result = crew.kickoff(inputs={"topic": "desenvolvimentos em IA"})
    return result

# Executar sua crew
if __name__ == "__main__":
    # A instrumentação já foi inicializada acima neste módulo
    result = run_crew()
    print(result)

# eval_crew.py
from braintrust import Eval
from autoevals import Levenshtein

def evaluate_crew_task(input_data):
    """Função de tarefa que envolve nossa crew para avaliação."""
    crew = create_crew()
    result = crew.kickoff(inputs={"topic": input_data["topic"]})
    return str(result)

Eval(
    "Crew de Pesquisa em IA",  # Nome do projeto
    {
        "data": lambda: [
            {"topic": "tendências de inteligência artificial 2024"},
            {"topic": "avanços em aprendizado de máquina"},
            {"topic": "ética e governança de IA"},
        ],
        "task": evaluate_crew_task,
        "scores": [Levenshtein],
    },
)

export BRAINTRUST_API_KEY="YOUR_API_KEY"
braintrust eval eval_crew.py