> ## 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. # Preparar para Implantação > Certifique-se de que seu Crew ou Flow está pronto para implantação no CrewAI AMP Antes de implantar no CrewAI AMP, é crucial verificar se seu projeto está estruturado corretamente. Tanto Crews quanto Flows podem ser implantados como "automações", mas eles têm estruturas de projeto e requisitos diferentes que devem ser atendidos para uma implantação bem-sucedida. ## Entendendo Automações No CrewAI AMP, **automações** é o termo geral para projetos de IA Agêntica implantáveis. Uma automação pode ser: * **Um Crew**: Uma equipe independente de agentes de IA trabalhando juntos em tarefas * **Um Flow**: Um workflow orquestrado que pode combinar múltiplos crews, chamadas diretas de LLM e lógica procedural Entender qual tipo você está implantando é essencial porque eles têm estruturas de projeto e pontos de entrada diferentes. ## Crews vs Flows: Principais Diferenças Equipes independentes de agentes de IA. Novas crews são JSON-first com `crew.jsonc` e `agents/`; crews clássicas ainda podem usar `crew.py`. Workflows orquestrados com crews embutidos em uma pasta `crews/`. Ideal para processos complexos de múltiplas etapas. | Aspecto | Crew | Flow | | ----------------------------------- | ------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | | **Estrutura do projeto** | Raiz do projeto com `crew.jsonc` e `agents/` | `src/project_name/` com pasta `crews/` | | **Localização da lógica principal** | `crew.jsonc` (clássico: `src/project_name/crew.py`) | `src/project_name/main.py` (classe Flow) | | **Função de ponto de entrada** | Carregada a partir de `crew.jsonc` (clássico: `run()` em `main.py`) | `kickoff()` em `main.py` | | **Tipo no pyproject.toml** | `type = "crew"` | `type = "flow"` | | **Comando CLI de criação** | `crewai create crew name` | `crewai create flow name` | | **Localização da configuração** | `crew.jsonc`, `agents/`, `tools/` opcional | `src/project_name/crews/crew_name/config/` ou pastas de crew JSON embutidas | | **Pode conter outros crews** | Não | Sim (na pasta `crews/`) | ## Referência de Estrutura de Projeto ### Estrutura de Projeto Crew Quando você executa `crewai create crew my_crew`, recebe a estrutura JSON-first: ``` my_crew/ ├── .gitignore ├── pyproject.toml # Deve ter type = "crew" ├── README.md ├── .env ├── uv.lock # OBRIGATÓRIO para implantação ├── crew.jsonc # Configurações, tarefas, processo e inputs ├── agents/ │ └── researcher.jsonc # Definições de agentes ├── tools/ # Ferramentas custom: opcionais ├── knowledge/ └── skills/ ``` Para crews JSON-first, mantenha `crew.jsonc`, `agents/`, `tools/`, `knowledge/` e `skills/` na raiz do projeto. Colocá-los dentro de `src/` impede que `crewai run` e a validação de implantação encontrem a definição da crew. Projetos clássicos criados com `crewai create crew my_crew --classic` usam a estrutura antiga `src/project_name/crew.py`, `src/project_name/config/agents.yaml` e `src/project_name/config/tasks.yaml`. Essa estrutura continua suportada para crews Python com decorators. ### Estrutura de Projeto Flow Quando você executa `crewai create flow my_flow`, você obtém esta estrutura: ``` my_flow/ ├── .gitignore ├── pyproject.toml # Deve ter type = "flow" ├── README.md ├── .env ├── uv.lock # OBRIGATÓRIO para implantação └── src/ └── my_flow/ ├── __init__.py ├── main.py # Ponto de entrada com função kickoff() + classe Flow ├── crews/ # Pasta de crews embutidos │ └── poem_crew/ │ ├── __init__.py │ ├── poem_crew.py # Crew com decorador @CrewBase │ └── config/ │ ├── agents.yaml │ └── tasks.yaml └── tools/ ├── __init__.py └── custom_tool.py ``` Crews independentes JSON-first usam arquivos JSON na raiz do projeto. Flows ainda usam `src/project_name/` e podem conter crews embutidas clássicas ou pastas de crew JSON carregadas com `crewai.project.load_crew`. ## Checklist Pré-Implantação Use este checklist para verificar se seu projeto está pronto para implantação. ### 1. Verificar Configuração do pyproject.toml Seu `pyproject.toml` deve incluir a seção `[tool.crewai]` correta: ```toml theme={null} [tool.crewai] type = "crew" ``` ```toml theme={null} [tool.crewai] type = "flow" ``` Se o `type` não corresponder à estrutura do seu projeto, o build falhará ou a automação não funcionará corretamente. ### 2. Garantir que o Arquivo uv.lock Existe CrewAI usa `uv` para gerenciamento de dependências. O arquivo `uv.lock` garante builds reproduzíveis e é **obrigatório** para implantação. ```bash theme={null} # Gerar ou atualizar o arquivo lock uv lock # Verificar se existe ls -la uv.lock ``` Se o arquivo não existir, execute `uv lock` e faça commit no seu repositório: ```bash theme={null} uv lock git add uv.lock git commit -m "Add uv.lock for deployment" git push ``` ### 3. Validar a Definição da Crew Crews JSON-first precisam ter `crew.jsonc` ou `crew.json` na raiz do projeto. O array `agents` deve apontar para arquivos em `agents/`, e cada task deve referenciar um nome de agent válido. ```jsonc crew.jsonc theme={null} { "name": "Research Crew", "agents": ["researcher"], "tasks": [ { "name": "research_task", "description": "Research {topic}.", "expected_output": "A concise report.", "agent": "researcher" } ], "inputs": { "topic": "AI Agents" } } ``` Ferramentas customizadas são referenciadas como `"custom:"` e devem existir em `tools/.py` com uma subclasse de `BaseTool`. Crews clássicas e crews Python embutidas em Flows devem usar o decorador `@CrewBase`. ```python theme={null} from crewai import Agent, Crew, Process, Task from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent from typing import List @CrewBase class MyCrew(): """Descrição do meu crew""" agents: List[BaseAgent] tasks: List[Task] @agent def my_agent(self) -> Agent: return Agent( config=self.agents_config['my_agent'], # type: ignore[index] verbose=True ) @task def my_task(self) -> Task: return Task( config=self.tasks_config['my_task'] # type: ignore[index] ) @crew def crew(self) -> Crew: return Crew( agents=self.agents, tasks=self.tasks, process=Process.sequential, verbose=True, ) ``` ### 4. Verificar Pontos de Entrada do Projeto Crews JSON-first independentes não precisam de um `src/project_name/main.py` escrito manualmente; `crewai run` e o empacotamento de implantação carregam `crew.jsonc` diretamente. Crews clássicas e Flows usam pontos de entrada Python: Execute localmente a partir da raiz do projeto: ```bash theme={null} crewai run ``` O ponto de entrada usa uma função `run()`: ```python theme={null} # src/my_crew/main.py from my_crew.crew import MyCrew def run(): """Executa o crew.""" inputs = {'topic': 'AI in Healthcare'} result = MyCrew().crew().kickoff(inputs=inputs) return result if __name__ == "__main__": run() ``` O ponto de entrada usa uma função `kickoff()` com uma classe Flow: ```python theme={null} # src/my_flow/main.py from crewai.flow import Flow, listen, start from my_flow.crews.poem_crew.poem_crew import PoemCrew class MyFlow(Flow): @start() def begin(self): # Lógica do Flow aqui result = PoemCrew().crew().kickoff(inputs={...}) return result def kickoff(): """Executa o flow.""" MyFlow().kickoff() if __name__ == "__main__": kickoff() ``` ### 5. Preparar Variáveis de Ambiente Antes da implantação, certifique-se de ter: 1. **Chaves de API de LLM** prontas (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) 2. **Chaves de API de ferramentas** se estiver usando ferramentas externas (Serper, etc.) Se seu projeto depende de pacotes de um **registro PyPI privado**, você também precisará configurar credenciais de autenticação do registro como variáveis de ambiente. Consulte o guia [Registros de Pacotes Privados](/pt-BR/enterprise/guides/private-package-registry) para mais detalhes. Teste seu projeto localmente com as mesmas variáveis de ambiente antes de implantar para detectar problemas de configuração antecipadamente. ## Comandos de Validação Rápida Execute estes comandos a partir da raiz do seu projeto para verificar rapidamente sua configuração: ```bash theme={null} # 1. Verificar tipo do projeto no pyproject.toml grep -A2 "\[tool.crewai\]" pyproject.toml # 2. Verificar se uv.lock existe ls -la uv.lock || echo "ERRO: uv.lock ausente! Execute 'uv lock'" # 3. Para crews JSON-first, verificar crew.jsonc e agents/ ([ -f crew.jsonc ] || [ -f crew.json ]) || echo "Nenhum crew.jsonc ou crew.json encontrado" test -d agents || echo "Nenhum diretório agents/ encontrado" # 4. Para Crews clássicas - verificar se crew.py existe ls -la src/*/crew.py 2>/dev/null || echo "Nenhum crew.py (esperado para Crews)" # 5. Para Flows - verificar se pasta crews/ existe ls -la src/*/crews/ 2>/dev/null || echo "Nenhuma pasta crews/ (esperado para Flows)" # 6. Para crews Python clássicas - verificar uso do CrewBase grep -r "@CrewBase" . --include="*.py" ``` ## Erros Comuns de Configuração | Erro | Sintoma | Correção | | -------------------------------------------------------- | --------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | | `uv.lock` ausente | Build falha durante resolução de dependências | Execute `uv lock` e faça commit | | `type` errado no pyproject.toml | Build bem-sucedido mas falha em runtime | Altere para o tipo correto | | `crew.jsonc` ou `agents/` ausente em uma crew JSON-first | Definição da crew não encontrada | Mantenha `crew.jsonc` e `agents/` na raiz do projeto | | Decorador `@CrewBase` ausente em uma crew clássica | Erros "Config not found" | Adicione o decorador a todas as classes crew clássicas | | Arquivos clássicos na raiz ao invés de `src/` | Ponto de entrada não encontrado | Mova arquivos Python clássicos para `src/project_name/` | | `run()` ou `kickoff()` ausente | Não é possível iniciar automação | Adicione a função de entrada correta | ## Próximos Passos Uma vez que seu projeto passar por todos os itens do checklist, você está pronto para implantar: Siga o guia de implantação para implantar seu Crew ou Flow no CrewAI AMP usando a CLI, interface web ou integração CI/CD.