> ## Documentation Index
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# Integração Opik

> Saiba como usar o Comet Opik para depurar, avaliar e monitorar suas aplicações CrewAI com rastreamento abrangente, avaliações automatizadas e dashboards prontos para produção.

# Visão Geral do Opik

Com o [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/), depure, avalie e monitore suas aplicações LLM, sistemas RAG e fluxos de trabalho agentic com rastreamento detalhado, avaliações automatizadas e dashboards prontos para produção.

<Frame caption="Dashboard do Agente Opik">
  <img src="https://mintcdn.com/crewai/qVjgZHKAyEOgSSUS/images/opik-crewai-dashboard.png?fit=max&auto=format&n=qVjgZHKAyEOgSSUS&q=85&s=6b313c7d767211f2287d7dd074f9dfeb" alt="Exemplo de monitoramento de agente Opik com CrewAI" width="1538" height="877" data-path="images/opik-crewai-dashboard.png" />
</Frame>

O Opik oferece suporte abrangente para cada etapa do desenvolvimento da sua aplicação CrewAI:

* **Registrar Traces e Spans**: Acompanhe automaticamente chamadas LLM e lógica da aplicação para depurar e analisar sistemas em desenvolvimento e em produção. Anote manualmente ou programaticamente, visualize e compare respostas entre projetos.
* **Avalie a Performance da sua Aplicação LLM**: Avalie contra um conjunto de testes personalizado e execute métricas de avaliação nativas ou defina suas próprias métricas via SDK ou UI.
* **Teste no Pipeline CI/CD**: Estabeleça bases de performance confiáveis com os testes unitários LLM do Opik, baseados em PyTest. Execute avaliações online para monitoramento contínuo em produção.
* **Monitore & Analise Dados de Produção**: Entenda a performance dos seus modelos em dados inéditos em produção e gere conjuntos de dados para novas iterações de desenvolvimento.

## Configuração

A Comet oferece uma versão hospedada da plataforma Opik, ou você pode rodar a plataforma localmente.

Para usar a versão hospedada, basta [criar uma conta gratuita na Comet](https://www.comet.com/signup?utm_medium=github\&utm_source=crewai_docs) e obter sua chave de API.

Para rodar a plataforma Opik localmente, veja nosso [guia de instalação](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/overview/) para mais informações.

Neste guia, utilizaremos o exemplo de início rápido da CrewAI.

<Steps>
  <Step title="Instale os pacotes necessários">
    ```shell theme={null}
    pip install crewai crewai-tools opik --upgrade
    ```
  </Step>

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

  <Step title="Prepare o ambiente">
    Primeiro, configuramos nossas chaves de API do provedor LLM como variáveis de ambiente:

    ```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="Usando a CrewAI">
    O primeiro passo é criar nosso projeto. Vamos utilizar um exemplo da documentação do CrewAI:

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


    class NomeDaEquipe:
        def agente_um(self) -> Agent:
            return Agent(
                role="Analista de Dados",
                goal="Analisar tendências de dados no mercado",
                backstory="Analista de dados experiente com formação em economia",
                verbose=True,
            )

        def agente_dois(self) -> Agent:
            return Agent(
                role="Pesquisador de Mercado",
                goal="Coletar informações sobre a dinâmica do mercado",
                backstory="Pesquisador dedicado com olhar atento para detalhes",
                verbose=True,
            )

        def tarefa_um(self) -> Task:
            return Task(
                name="Tarefa de Coleta de Dados",
                description="Coletar dados recentes do mercado e identificar tendências.",
                expected_output="Um relatório resumindo as principais tendências do mercado.",
                agent=self.agente_um(),
            )

        def tarefa_dois(self) -> Task:
            return Task(
                name="Tarefa de Pesquisa de Mercado",
                description="Pesquisar fatores que afetam a dinâmica do mercado.",
                expected_output="Uma análise dos fatores que influenciam o mercado.",
                agent=self.agente_dois(),
            )

        def equipe(self) -> Crew:
            return Crew(
                agents=[self.agente_um(), self.agente_dois()],
                tasks=[self.tarefa_um(), self.tarefa_dois()],
                process=Process.sequential,
                verbose=True,
            )

    ```

    Agora podemos importar o tracker do Opik e executar nossa crew:

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

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

    my_crew = NomeDaEquipe().equipe()
    result = my_crew.kickoff()

    print(result)
    ```

    Após rodar sua aplicação CrewAI, acesse o app Opik para visualizar:

    * Traces LLM, spans e seus metadados
    * Interações dos agentes e fluxo de execução das tarefas
    * Métricas de performance, como latência e uso de tokens
    * Métricas de avaliação (nativas ou personalizadas)
  </Step>
</Steps>

## Recursos

* [🦉 Documentação 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/)