> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.crewai.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# تكامل Opik

> تعرّف على كيفية استخدام Comet Opik لتصحيح الأخطاء وتقييم ومراقبة تطبيقات CrewAI الخاصة بك مع تتبع شامل وتقييمات آلية ولوحات معلومات جاهزة للإنتاج.

# نظرة عامة على Opik

مع [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/)، يمكنك تصحيح الأخطاء وتقييم ومراقبة تطبيقات LLM وأنظمة RAG وسير العمل الوكيلي مع تتبع شامل وتقييمات آلية ولوحات معلومات جاهزة للإنتاج.

<Frame caption="لوحة معلومات Opik للوكلاء">
  <img src="https://mintcdn.com/crewai/qVjgZHKAyEOgSSUS/images/opik-crewai-dashboard.png?fit=max&auto=format&n=qVjgZHKAyEOgSSUS&q=85&s=6b313c7d767211f2287d7dd074f9dfeb" alt="Opik agent monitoring example with CrewAI" width="1538" height="877" data-path="images/opik-crewai-dashboard.png" />
</Frame>

يوفر Opik دعماً شاملاً لكل مرحلة من مراحل تطوير تطبيق CrewAI الخاص بك:

* **تسجيل التتبعات والنطاقات**: تتبع تلقائي لاستدعاءات LLM ومنطق التطبيق لتصحيح الأخطاء وتحليل أنظمة التطوير والإنتاج. أضف التعليقات التوضيحية يدوياً أو برمجياً، واعرض وقارن الاستجابات عبر المشاريع.
* **تقييم أداء تطبيق LLM**: قيّم وفقاً لمجموعة اختبار مخصصة وشغّل مقاييس تقييم مدمجة أو حدد مقاييسك الخاصة في SDK أو واجهة المستخدم.
* **الاختبار ضمن خط أنابيب CI/CD**: أنشئ خطوط أساس أداء موثوقة مع اختبارات وحدة LLM من Opik، المبنية على PyTest. شغّل تقييمات عبر الإنترنت للمراقبة المستمرة في الإنتاج.
* **مراقبة وتحليل بيانات الإنتاج**: افهم أداء نماذجك على بيانات غير مرئية في الإنتاج وأنشئ مجموعات بيانات لتكرارات التطوير الجديدة.

## الإعداد

يوفر Comet نسخة مستضافة من منصة Opik، أو يمكنك تشغيل المنصة محلياً.

لاستخدام النسخة المستضافة، ما عليك سوى [إنشاء حساب Comet مجاني](https://www.comet.com/signup?utm_medium=github\&utm_source=crewai_docs) والحصول على مفتاح API الخاص بك.

لتشغيل منصة Opik محلياً، راجع [دليل التثبيت](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/overview/) لمزيد من المعلومات.

في هذا الدليل سنستخدم مثال البدء السريع الخاص بـ CrewAI.

<Steps>
  <Step title="تثبيت الحزم المطلوبة">
    ```shell theme={null}
    pip install crewai crewai-tools opik --upgrade
    ```
  </Step>

  <Step title="إعداد Opik">
    ```python theme={null}
    import opik
    opik.configure(use_local=False)
    ```
  </Step>

  <Step title="إعداد البيئة">
    أولاً، نقوم بإعداد مفاتيح API لمزود LLM كمتغيرات بيئة:

    ```python theme={null}
    import os
    import getpass

    if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
    os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")
    ```
  </Step>

  <Step title="استخدام CrewAI">
    الخطوة الأولى هي إنشاء مشروعنا. سنستخدم مثالاً من وثائق CrewAI:

    ```python theme={null}
    from crewai import Agent, Crew, Task, Process


    class YourCrewName:
        def agent_one(self) -> Agent:
            return Agent(
                role="Data Analyst",
                goal="Analyze data trends in the market",
                backstory="An experienced data analyst with a background in economics",
                verbose=True,
            )

        def agent_two(self) -> Agent:
            return Agent(
                role="Market Researcher",
                goal="Gather information on market dynamics",
                backstory="A diligent researcher with a keen eye for detail",
                verbose=True,
            )

        def task_one(self) -> Task:
            return Task(
                name="Collect Data Task",
                description="Collect recent market data and identify trends.",
                expected_output="A report summarizing key trends in the market.",
                agent=self.agent_one(),
            )

        def task_two(self) -> Task:
            return Task(
                name="Market Research Task",
                description="Research factors affecting market dynamics.",
                expected_output="An analysis of factors influencing the market.",
                agent=self.agent_two(),
            )

        def crew(self) -> Crew:
            return Crew(
                agents=[self.agent_one(), self.agent_two()],
                tasks=[self.task_one(), self.task_two()],
                process=Process.sequential,
                verbose=True,
            )

    ```

    الآن يمكننا استيراد متتبع Opik وتشغيل الطاقم:

    ```python theme={null}
    from opik.integrations.crewai import track_crewai

    track_crewai(project_name="crewai-integration-demo")

    my_crew = YourCrewName().crew()
    result = my_crew.kickoff()

    print(result)
    ```

    بعد تشغيل تطبيق CrewAI، قم بزيارة تطبيق Opik لعرض:

    * تتبعات LLM والنطاقات وبياناتها الوصفية
    * تفاعلات الوكلاء وتدفق تنفيذ المهام
    * مقاييس الأداء مثل زمن الاستجابة واستخدام الرموز المميزة
    * مقاييس التقييم (مدمجة أو مخصصة)
  </Step>
</Steps>

## الموارد

* [وثائق Opik](https://www.comet.com/docs/opik/)
* [Opik + CrewAI Colab](https://colab.research.google.com/github/comet-ml/opik/blob/main/apps/opik-documentation/documentation/docs/cookbook/crewai.ipynb)
* [X](https://x.com/cometml)
* [Slack](https://slack.comet.com/)