CrewAI
O que é CrewAI, como funciona o framework de orquestração multi-agente e como criar equipes de IAs colaborativas. Guia completo.
CrewAI
CrewAI é um framework open-source em Python para orquestração de sistemas multi-agente. Seu diferencial é a metáfora de “equipe” (crew): cada agente recebe um papel, um objetivo e uma história de fundo, simulando como uma equipe real de profissionais colabora para entregar resultados.
Criado por João Moura, um desenvolvedor brasileiro, o CrewAI se destaca pela simplicidade e pela abordagem orientada a processos, tornando a criação de sistemas multi-agente acessível mesmo para quem não tem experiência profunda em IA.
O CrewAI organiza-se em torno de três conceitos centrais:
[Crew (Equipe)]
├── Agents (Agentes com papéis definidos)
│ ├── Role (papel)
│ ├── Goal (objetivo)
│ ├── Backstory (contexto)
│ └── Tools (ferramentas disponíveis)
├── Tasks (Tarefas a serem executadas)
│ ├── Description (descrição)
│ ├── Expected Output (resultado esperado)
│ └── Agent (agente responsável)
└── Process (Processo de execução)
├── Sequential (uma tarefa após a outra)
└── Hierarchical (com gerente coordenador)
- Definição de agentes — cada agente recebe papel, objetivo e ferramentas
- Definição de tarefas — cada tarefa é atribuída a um agente
- Montagem da crew — agentes e tarefas são combinados
- Execução — o processo roda e os agentes colaboram
- Resultado — output final combina o trabalho de todos
Criando uma equipe para pesquisa e redação de conteúdo:
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
# Agente pesquisador
pesquisador = Agent(
role="Pesquisador de Mercado",
goal="Encontrar dados e tendências relevantes sobre IA no Brasil",
backstory="Analista sênior com 10 anos de experiência em pesquisa de tecnologia",
tools=[ferramenta_busca, ferramenta_web]
)
# Agente redator
redator = Agent(
role="Redator de Conteúdo",
goal="Produzir artigos envolventes e informativos em português",
backstory="Jornalista especializado em tecnologia e inovação",
tools=[ferramenta_escrita]
)
# Tarefas
tarefa_pesquisa = Task(
description="Pesquise as 5 principais tendências de IA no Brasil em 2026",
agent=pesquisador,
expected_output="Relatório com dados, fontes e análise de cada tendência"
)
tarefa_artigo = Task(
description="Escreva um artigo de blog sobre as tendências encontradas",
agent=redator,
expected_output="Artigo de 1500 palavras otimizado para SEO"
)
# Monta e executa a crew
crew = Crew(
agents=[pesquisador, redator],
tasks=[tarefa_pesquisa, tarefa_artigo],
process=Process.sequential
)
resultado = crew.kickoff()
No contexto do OpenClaw, o CrewAI pode ser utilizado para montar equipes de agentes que executam fluxos complexos como geração de relatórios, análise de concorrência ou atendimento ao cliente em múltiplos níveis.
| Aspecto | CrewAI | AutoGen | LangChain |
|---|---|---|---|
| Metáfora | Equipe com papéis | Conversas entre agentes | Chains e ferramentas |
| Complexidade | Baixa | Média | Alta |
| Foco | Processos estruturados | Execução de código | Framework completo |
| Ideal para | Fluxos de trabalho colaborativos | Tarefas de programação | Aplicações LLM generalistas |
- Delegação — agentes podem delegar subtarefas entre si
- Memória — agentes lembram de interações anteriores
- Ferramentas customizadas — integre qualquer API ou serviço
- Callbacks — monitore a execução em tempo real
- Treinamento — melhore os agentes com feedback iterativo
- CrewAI+ — plataforma enterprise com interface visual
O CrewAI tornou a orquestração de agentes acessível. A metáfora intuitiva de equipes e papéis permite que até profissionais não-técnicos entendam e desenhem fluxos multi-agente. Com o crescimento da IA agêntica, frameworks como o CrewAI são peças fundamentais para transformar ideias em automações reais.
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