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title: Integração LangDB
description: Governe, proteja e otimize seus fluxos de trabalho CrewAI com LangDB AI Gateway—acesse mais de 350 modelos, roteamento automático, otimização de custos e observabilidade completa.
icon: database
mode: "wide"
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# Introdução
[LangDB AI Gateway](https://langdb.ai) fornece APIs compatíveis com OpenAI para conectar com múltiplos Modelos de Linguagem Grandes e serve como uma plataforma de observabilidade que torna effortless rastrear fluxos de trabalho CrewAI de ponta a ponta, proporcionando acesso a mais de 350 modelos de linguagem. Com uma única chamada `init()`, todas as interações de agentes, execuções de tarefas e chamadas LLM são capturadas, fornecendo observabilidade abrangente e infraestrutura de IA pronta para produção para suas aplicações.
**Confira:** [Ver o exemplo de trace ao vivo](https://app.langdb.ai/sharing/threads/3becbfed-a1be-ae84-ea3c-4942867a3e22)
## Recursos
### Capacidades do AI Gateway
- **Acesso a mais de 350 LLMs**: Conecte-se a todos os principais modelos de linguagem através de uma única integração
- **Modelos Virtuais**: Crie configurações de modelo personalizadas com parâmetros específicos e regras de roteamento
- **MCP Virtual**: Habilite compatibilidade e integração com sistemas MCP (Model Context Protocol) para comunicação aprimorada de agentes
- **Guardrails**: Implemente medidas de segurança e controles de conformidade para comportamento de agentes
### Observabilidade e Rastreamento
- **Rastreamento Automático**: Uma única chamada `init()` captura todas as interações CrewAI
- **Visibilidade Ponta a Ponta**: Monitore fluxos de trabalho de agentes do início ao fim
- **Rastreamento de Uso de Ferramentas**: Rastreie quais ferramentas os agentes usam e seus resultados
- **Monitoramento de Chamadas de Modelo**: Insights detalhados sobre interações LLM
- **Análise de Performance**: Monitore latência, uso de tokens e custos
- **Suporte a Depuração**: Execução passo a passo para solução de problemas
- **Monitoramento em Tempo Real**: Dashboard de traces e métricas ao vivo
## Instruções de Configuração
Instale o cliente LangDB com flag de recurso CrewAI:
```bash
pip install 'pylangdb[crewai]'
```
Configure suas credenciais LangDB:
```bash
export LANGDB_API_KEY=""
export LANGDB_PROJECT_ID=""
export LANGDB_API_BASE_URL='https://api.us-east-1.langdb.ai'
```
Importe e inicialize LangDB antes de configurar seu código CrewAI:
```python
from pylangdb.crewai import init
# Inicializar LangDB
init()
```
Configure seu LLM com cabeçalhos LangDB:
```python
from crewai import Agent, Task, Crew, LLM
import os
# Configurar LLM com cabeçalhos LangDB
llm = LLM(
model="openai/gpt-4o", # Substitua pelo modelo que você quer usar
api_key=os.getenv("LANGDB_API_KEY"),
base_url=os.getenv("LANGDB_API_BASE_URL"),
extra_headers={"x-project-id": os.getenv("LANGDB_PROJECT_ID")}
)
```
## Exemplo de Início Rápido
Aqui está um exemplo simples para começar com LangDB e CrewAI:
```python
import os
from pylangdb.crewai import init
from crewai import Agent, Task, Crew, LLM
# Inicializar LangDB antes de qualquer importação CrewAI
init()
def create_llm(model):
return LLM(
model=model,
api_key=os.environ.get("LANGDB_API_KEY"),
base_url=os.environ.get("LANGDB_API_BASE_URL"),
extra_headers={"x-project-id": os.environ.get("LANGDB_PROJECT_ID")}
)
# Defina seu agente
researcher = Agent(
role="Especialista em Pesquisa",
goal="Pesquisar tópicos minuciosamente",
backstory="Pesquisador especialista com habilidades em encontrar informações",
llm=create_llm("openai/gpt-4o"), # Substitua pelo modelo que você quer usar
verbose=True
)
# Criar uma tarefa
task = Task(
description="Pesquise o tópico dado e forneça um resumo abrangente",
agent=researcher,
expected_output="Resumo de pesquisa detalhado com principais descobertas"
)
# Criar e executar a equipe
crew = Crew(agents=[researcher], tasks=[task])
result = crew.kickoff()
print(result)
```
## Exemplo Completo: Agente de Pesquisa e Planejamento
Este exemplo abrangente demonstra um fluxo de trabalho multi-agente com capacidades de pesquisa e planejamento.
### Pré-requisitos
```bash
pip install crewai 'pylangdb[crewai]' crewai_tools setuptools python-dotenv
```
### Configuração do Ambiente
```bash
# Credenciais LangDB
export LANGDB_API_KEY=""
export LANGDB_PROJECT_ID=""
export LANGDB_API_BASE_URL='https://api.us-east-1.langdb.ai'
# Chaves API adicionais (opcional)
export SERPER_API_KEY="" # Para capacidades de busca na web
```
### Implementação Completa
```python
#!/usr/bin/env python3
import os
import sys
from pylangdb.crewai import init
init() # Inicializar LangDB antes de qualquer importação CrewAI
from dotenv import load_dotenv
from crewai import Agent, Task, Crew, Process, LLM
from crewai_tools import SerperDevTool
load_dotenv()
def create_llm(model):
return LLM(
model=model,
api_key=os.environ.get("LANGDB_API_KEY"),
base_url=os.environ.get("LANGDB_API_BASE_URL"),
extra_headers={"x-project-id": os.environ.get("LANGDB_PROJECT_ID")}
)
class ResearchPlanningCrew:
def researcher(self) -> Agent:
return Agent(
role="Especialista em Pesquisa",
goal="Pesquisar tópicos minuciosamente e compilar informações abrangentes",
backstory="Pesquisador especialista com habilidades em encontrar e analisar informações de várias fontes",
tools=[SerperDevTool()],
llm=create_llm("openai/gpt-4o"),
verbose=True
)
def planner(self) -> Agent:
return Agent(
role="Planejador Estratégico",
goal="Criar planos acionáveis baseados em descobertas de pesquisa",
backstory="Planejador estratégico que divide desafios complexos em planos executáveis",
reasoning=True,
max_reasoning_attempts=3,
llm=create_llm("openai/anthropic/claude-3.7-sonnet"),
verbose=True
)
def research_task(self) -> Task:
return Task(
description="Pesquise o tópico minuciosamente e compile informações abrangentes",
agent=self.researcher(),
expected_output="Relatório de pesquisa abrangente com principais descobertas e insights"
)
def planning_task(self) -> Task:
return Task(
description="Crie um plano estratégico baseado nas descobertas da pesquisa",
agent=self.planner(),
expected_output="Plano de execução estratégica com fases, objetivos e etapas acionáveis",
context=[self.research_task()]
)
def crew(self) -> Crew:
return Crew(
agents=[self.researcher(), self.planner()],
tasks=[self.research_task(), self.planning_task()],
verbose=True,
process=Process.sequential
)
def main():
topic = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "Inteligência Artificial na Saúde"
crew_instance = ResearchPlanningCrew()
# Atualizar descrições de tarefas com o tópico específico
crew_instance.research_task().description = f"Pesquise {topic} minuciosamente e compile informações abrangentes"
crew_instance.planning_task().description = f"Crie um plano estratégico para {topic} baseado nas descobertas da pesquisa"
result = crew_instance.crew().kickoff()
print(result)
if __name__ == "__main__":
main()
```
### Executando o Exemplo
```bash
python main.py "Soluções de Energia Sustentável"
```
## Visualizando Traces no LangDB
Após executar sua aplicação CrewAI, você pode visualizar traces detalhados no dashboard LangDB:
### O Que Você Verá
- **Interações de Agentes**: Fluxo completo de conversas de agentes e transferências de tarefas
- **Uso de Ferramentas**: Quais ferramentas foram chamadas, suas entradas e saídas
- **Chamadas de Modelo**: Interações LLM detalhadas com prompts e respostas
- **Métricas de Performance**: Rastreamento de latência, uso de tokens e custos
- **Linha do Tempo de Execução**: Visualização passo a passo de todo o fluxo de trabalho
## Solução de Problemas
### Problemas Comuns
- **Nenhum trace aparecendo**: Certifique-se de que `init()` seja chamado antes de qualquer importação CrewAI
- **Erros de autenticação**: Verifique sua chave API LangDB e ID do projeto
## Recursos
Documentação oficial e guias LangDB
Tutoriais passo a passo para construir agentes de IA
Exemplos completos de integração CrewAI
Acesse seus traces e análises
Navegue por mais de 350 modelos de linguagem disponíveis
Opções auto-hospedadas e capacidades empresariais
## Próximos Passos
Este guia cobriu o básico da integração do LangDB AI Gateway com CrewAI. Para aprimorar ainda mais seus fluxos de trabalho de IA, explore:
- **Modelos Virtuais**: Crie configurações de modelo personalizadas com estratégias de roteamento
- **Guardrails e Segurança**: Implemente filtragem de conteúdo e controles de conformidade
- **Implantação em Produção**: Configure fallbacks, tentativas e balanceamento de carga
Para recursos mais avançados e casos de uso, visite a [Documentação LangDB](https://docs.langdb.ai) ou explore o [Catálogo de Modelos](https://app.langdb.ai/models) para descobrir todos os modelos disponíveis.