CrewAI CrewAction V2
Duas portas, o mesmo CrewAI

Canvas ou código.
Comece como preferir.

Use o Studio para construir visualmente ou instale o framework para controlar cada detalhe em código. Nos dois caminhos, Flows organizam a execução e Crews concentram o trabalho autônomo.

Caminho 01 · Studio

Descreva. Revise. Execute.

O CrewAI Studio transforma uma descrição do processo em uma arquitetura visual que você pode inspecionar e ajustar.

  1. Abra o StudioEntre na plataforma CrewAI e escolha construir um Flow.
  2. Explique o processoInforme entrada, etapas, decisões e resultado esperado em linguagem natural.
  3. Refine o canvasCombine etapas, Routers, agentes, Crews, ferramentas e estado compartilhado.
  4. Teste com dados reais do eventoUse IDs, textos e relacionamentos encontrados no Data Explorer. A tool que consulta o banco do evento é a Mongo Store Search.
Abrir o Studio
Caminho 02 · Código

Framework aberto, controle completo.

Crie Agents, Crews e Flows em Python, adicione ferramentas próprias e leve o projeto para seu fluxo de desenvolvimento.

  1. Instale o CLIUse uv para instalar e atualizar o CrewAI.
  2. Crie o projetoO scaffold padrão é JSON-first; o formato clássico Python/YAML continua disponível.
  3. Configure as credenciaisMantenha chaves e variáveis em .env, nunca no código.
  4. Execute localmenteInstale as dependências do projeto e rode com o CLI CrewAI.
Ver instalação

1. Confirme sua versão do Python

python3 --version

2. Instale o uv

No macOS ou Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Comando para Windows PowerShell 
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

3. Instale o CrewAI CLI

uv tool install crewai
crewai version

Se aparecer um aviso de PATH, execute uv tool update-shell e abra um novo terminal. Para atualizar depois, use uv tool install crewai --upgrade.

4. Crie um projeto

crewai create crew meu_projeto
cd meu_projeto

O scaffold atual é JSON-first, com agentes em agents/*.jsonc e a Crew em crew.jsonc. Para o formato Python/YAML anterior, acrescente --classic.

E você também cria Flows por aqui. É o mesmo comando, trocando o tipo do projeto:

crewai create flow meu_flow

Vale a pena começar por um Flow: ele organiza a execução, guarda estado entre as etapas e deixa você chamar um agente onde basta julgamento e uma Crew onde o trabalho pede colaboração. Acrescente --declarative para gerar um Flow declarativo, no mesmo formato que o Studio usa.

5. Configure o ambiente

Adicione ao .env somente as credenciais exigidas pelo modelo e pelas ferramentas que você escolher.

OPENAI_API_KEY=sua_chave_aqui

6. Instale e execute

crewai install
crewai run

Para adicionar uma dependência ao projeto, use uv add nome-do-pacote.

Para quem programa com agentes

Ensine o seu coding agent a escrever CrewAI.

O registry de Skills da CrewAI instala uma skill de CrewAI no seu agente de código — Claude Code, Cursor, Codex e afins — para que ele escreva contra a API atual em vez de adivinhar.

npx skills add crewaiinc/skills
Ver o registry de Skills
Continue aprendendo

Referências oficiais, sem atalhos obscuros.

Use estas páginas para aprofundar apenas o que seu projeto pedir.

Documentação do CrewAI (início) Instalação e requisitos Quickstart: Flow + Agent Conceitos de Flows Ferramentas, Skills, conhecimento e outras capacidades Catálogo de ferramentas CrewAI O lançamento do novo CrewAI Studio

Agora escolha dados que façam sentido para você.

O explorer mostra registros, relações e documentos. O próximo passo pode nascer no Studio ou no código.

Abrir o Data Explorer