> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.crewai.com/llms.txt
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# Integração OpenLIT
> Comece a monitorar seus Agentes rapidamente com apenas uma linha de código usando OpenTelemetry.
# Visão Geral do OpenLIT
[OpenLIT](https://github.com/openlit/openlit?src=crewai-docs) é uma ferramenta open-source que simplifica o monitoramento de desempenho de agentes de IA, LLMs, VectorDBs e GPUs com apenas **uma** linha de código.
Ela oferece rastreamento e métricas nativos do OpenTelemetry para acompanhar parâmetros importantes como custo, latência, interações e sequências de tarefas.
Essa configuração permite acompanhar hiperparâmetros e monitorar problemas de desempenho, ajudando a encontrar formas de aprimorar e refinar seus agentes com o tempo.
### Funcionalidades
* **Painel Analítico**: Monitore a saúde e desempenho dos seus Agentes com dashboards detalhados que acompanham métricas, custos e interações dos usuários.
* **SDK de Observabilidade Nativo OpenTelemetry**: SDKs neutros de fornecedor para enviar rastreamentos e métricas para suas ferramentas de observabilidade existentes como Grafana, DataDog e outros.
* **Rastreamento de Custos para Modelos Customizados e Ajustados**: Adapte estimativas de custo para modelos específicos usando arquivos de precificação customizados para orçamentos precisos.
* **Painel de Monitoramento de Exceções**: Identifique e solucione rapidamente problemas ao rastrear exceções comuns e erros por meio de um painel de monitoramento.
* **Conformidade e Segurança**: Detecte ameaças potenciais como profanidade e vazamento de dados sensíveis (PII).
* **Detecção de Prompt Injection**: Identifique possíveis injeções de código e vazamentos de segredos.
* **Gerenciamento de Chaves de API e Segredos**: Gerencie suas chaves de API e segredos do LLM de forma centralizada e segura, evitando práticas inseguras.
* **Gerenciamento de Prompt**: Gerencie e versiona prompts de Agente usando o PromptHub para acesso consistente e fácil entre os agentes.
* **Model Playground** Teste e compare diferentes modelos para seus agentes CrewAI antes da implantação.
## Instruções de Configuração
```shell theme={null}
git clone git@github.com:openlit/openlit.git
```
A partir do diretório raiz do [Repositório OpenLIT](https://github.com/openlit/openlit), execute o comando abaixo:
```shell theme={null}
docker compose up -d
```
```shell theme={null}
pip install openlit
```
Adicione as duas linhas abaixo ao seu código de aplicação:
```python theme={null}
import openlit
openlit.init(otlp_endpoint="http://127.0.0.1:4318")
```
Exemplo de uso para monitoramento de um Agente CrewAI:
```python theme={null}
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
import openlit
openlit.init(disable_metrics=True)
# Definir seus agentes
pesquisador = Agent(
role="Pesquisador",
goal="Realizar pesquisas e análises aprofundadas sobre IA e agentes de IA",
backstory="Você é um pesquisador especialista em tecnologia, engenharia de software, IA e startups. Trabalha como freelancer e está atualmente pesquisando para um novo cliente.",
allow_delegation=False,
llm='command-r'
)
# Definir sua task
task = Task(
description="Gere uma lista com 5 ideias interessantes para um artigo e escreva um parágrafo cativante para cada ideia, mostrando o potencial de um artigo completo sobre o tema. Retorne a lista de ideias com seus parágrafos e suas anotações.",
expected_output="5 tópicos, cada um com um parágrafo e notas complementares.",
)
# Definir o agente gerente
gerente = Agent(
role="Gerente de Projeto",
goal="Gerenciar eficientemente a equipe e garantir a conclusão de tarefas de alta qualidade",
backstory="Você é um gerente de projetos experiente, habilidoso em supervisionar projetos complexos e guiar equipes para o sucesso. Sua função é coordenar os esforços dos membros da equipe, garantindo que cada tarefa seja concluída no prazo e com o mais alto padrão.",
allow_delegation=True,
llm='command-r'
)
# Instanciar sua crew com um manager personalizado
crew = Crew(
agents=[pesquisador],
tasks=[task],
manager_agent=gerente,
process=Process.hierarchical,
)
# Iniciar o trabalho da crew
result = crew.kickoff()
print(result)
```
Adicione as duas linhas abaixo ao seu código de aplicação:
```python theme={null}
import openlit
openlit.init()
```
Execute o seguinte comando para configurar o endpoint de exportação OTEL:
```shell theme={null}
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT = "http://127.0.0.1:4318"
```
Exemplo de uso para monitoramento de um Agente CrewAI Async:
```python theme={null}
import asyncio
from crewai import Crew, Agent, Task
import openlit
openlit.init(otlp_endpoint="http://127.0.0.1:4318")
# Criar um agente com execução de código habilitada
coding_agent = Agent(
role="Analista de Dados Python",
goal="Analisar dados e fornecer insights usando Python",
backstory="Você é um analista de dados experiente com fortes habilidades em Python.",
allow_code_execution=True,
llm="command-r"
)
# Criar uma task que exige execução de código
data_analysis_task = Task(
description="Analise o conjunto de dados fornecido e calcule a idade média dos participantes. Idades: {ages}",
agent=coding_agent,
expected_output="5 tópicos, cada um com um parágrafo e notas complementares.",
)
# Criar uma crew e adicionar a task
analysis_crew = Crew(
agents=[coding_agent],
tasks=[data_analysis_task]
)
# Função async para iniciar a crew de forma assíncrona
async def async_crew_execution():
result = await analysis_crew.kickoff_async(inputs={"ages": [25, 30, 35, 40, 45]})
print("Crew Result:", result)
# Executar a função async
asyncio.run(async_crew_execution())
```
Consulte o [repositório do SDK Python do OpenLIT](https://github.com/openlit/openlit/tree/main/sdk/python) para configurações e casos de uso avançados.
Com os dados de Observabilidade dos Agentes agora sendo coletados e enviados ao OpenLIT, o próximo passo é visualizar e analisar esses dados para obter insights sobre o desempenho, comportamento e identificar oportunidades de melhoria dos seus Agentes.
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