> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://veniceai-mintlify-d2fddb8a.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# تكامل CrewAI

> ابنِ أطقم وكلاء متعددة مع CrewAI وVenice — اضبط نماذج Venice الخاصة وغير المُقيَّدة كواجهة LLM للتعاون بين الوكلاء القائمين على الأدوار.

تُمكّنك [CrewAI](https://www.crewai.com/) من بناء أنظمة مستقلة متعددة الوكلاء حيث يتعاون وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصون لإنجاز مهام معقدة. يعمل Venice AI بوصفه مزوّد LLM جاهزًا للاستخدام بفضل التوافق مع OpenAI.

## الإعداد

```bash theme={null}
pip install crewai crewai-tools
```

## التهيئة الأساسية

قم بتهيئة Venice مزوّد LLM لـ CrewAI باستخدام الواجهة المتوافقة مع OpenAI:

```python theme={null}
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-venice-api-key"
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://api.venice.ai/api/v1"
os.environ["OPENAI_MODEL_NAME"] = "venice-uncensored"
```

أو قم بالتهيئة لكل وكيل باستخدام كائن LLM:

```python theme={null}
from crewai import LLM

venice_llm = LLM(
    model="openai/venice-uncensored",
    api_key="your-venice-api-key",
    base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
    temperature=0.7,
)

# لمهام الاستدلال المعقدة
venice_flagship = LLM(
    model="openai/zai-org-glm-5-1",
    api_key="your-venice-api-key",
    base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
    temperature=0.3,
)
```

## طاقمك الأول

أنشئ طاقم بحث بسيطًا بوكيلَين:

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

# الوكيل 1: الباحث
researcher = Agent(
    role="Senior Research Analyst",
    goal="Find comprehensive, accurate information on the given topic",
    backstory="You are an expert researcher with a keen eye for detail. "
              "You excel at finding and synthesizing information from multiple sources.",
    llm=venice_flagship,
    verbose=True,
)

# الوكيل 2: الكاتب
writer = Agent(
    role="Content Strategist",
    goal="Create engaging, well-structured content from research findings",
    backstory="You are a skilled writer who transforms complex research "
              "into clear, compelling content that readers love.",
    llm=venice_llm,
    verbose=True,
)

# المهمة 1: البحث
research_task = Task(
    description="Research the topic: {topic}. "
                "Find key facts, recent developments, and expert opinions. "
                "Provide a structured summary with sources.",
    expected_output="A detailed research summary with key findings, "
                    "organized by subtopic, with at least 5 key points.",
    agent=researcher,
)

# المهمة 2: كتابة مقال
write_task = Task(
    description="Using the research provided, write a compelling blog post "
                "about {topic}. Include an introduction, main sections, and conclusion.",
    expected_output="A well-written blog post of 500-800 words with clear sections.",
    agent=writer,
    context=[research_task],  # يستخدم مخرجات research_task
)

# إنشاء الطاقم وتشغيله
crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[research_task, write_task],
    verbose=True,
)

result = crew.kickoff(inputs={"topic": "The future of privacy-preserving AI"})
print(result)
```

## طاقم تحليل منتج متعدد الوكلاء

مثال أكثر تعقيدًا بوكلاء متخصصين:

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

# نماذج مختلفة لقدرات وكلاء مختلفة
fast_llm = LLM(model="openai/qwen3-5-9b", api_key="your-key", base_url="https://api.venice.ai/api/v1")
smart_llm = LLM(model="openai/zai-org-glm-5-1", api_key="your-key", base_url="https://api.venice.ai/api/v1")
uncensored_llm = LLM(model="openai/venice-uncensored-1-2", api_key="your-key", base_url="https://api.venice.ai/api/v1")

# محلل السوق - يحتاج إلى ذكاء
market_analyst = Agent(
    role="Market Research Analyst",
    goal="Analyze market trends and competitive landscape",
    backstory="You are a veteran market analyst with 15 years of experience "
              "in tech markets. You provide unbiased, data-driven insights.",
    llm=smart_llm,
    verbose=True,
)

# الفريق الأحمر - يستفيد من التفكير غير المراقَب
red_team = Agent(
    role="Red Team Critic",
    goal="Find weaknesses, risks, and potential failures in business strategies",
    backstory="You are a brutally honest critic who stress-tests ideas. "
              "You find every possible flaw and risk, no matter how uncomfortable.",
    llm=uncensored_llm,  # غير مراقَب للنقد الصادق
    verbose=True,
)

# الاستراتيجي - يحتاج إلى استدلال
strategist = Agent(
    role="Business Strategist",
    goal="Synthesize analysis into actionable strategy recommendations",
    backstory="You are a McKinsey-trained strategist who creates clear, "
              "actionable plans from complex analyses.",
    llm=smart_llm,
    verbose=True,
)

# المهام
market_task = Task(
    description="Analyze the market opportunity for: {product_idea}. "
                "Cover market size, competitors, trends, and target audience.",
    expected_output="Structured market analysis with TAM/SAM/SOM estimates, "
                    "top 5 competitors, and 3 key market trends.",
    agent=market_analyst,
)

critique_task = Task(
    description="Critically evaluate this product idea and market analysis. "
                "Find every weakness, risk, and potential failure mode. Be brutally honest.",
    expected_output="A list of at least 5 critical risks, 3 potential failure modes, "
                    "and honest assessment of whether this idea will succeed.",
    agent=red_team,
    context=[market_task],
)

strategy_task = Task(
    description="Based on the market analysis and red team critique, "
                "create a go-to-market strategy that addresses the identified risks.",
    expected_output="A clear go-to-market strategy with: positioning statement, "
                    "3 key differentiators, launch timeline, and risk mitigations.",
    agent=strategist,
    context=[market_task, critique_task],
)

crew = Crew(
    agents=[market_analyst, red_team, strategist],
    tasks=[market_task, critique_task, strategy_task],
    process=Process.sequential,
    verbose=True,
)

result = crew.kickoff(inputs={
    "product_idea": "A privacy-first AI coding assistant that runs on Venice API"
})
print(result)
```

## استخدام الأدوات

عزّز الوكلاء ببحث الويب وأدوات أخرى:

<Note>
  يتطلب `SerperDevTool` متغير بيئة `SERPER_API_KEY` من [serper.dev](https://serper.dev). كبديل، يمكنك استخدام بحث الويب المدمج في Venice عبر تمرير `venice_parameters: {"enable_web_search": "auto"}` من خلال `model_kwargs` — دون الحاجة إلى مفتاح API إضافي. راجع [تكامل بحث الويب](/guides/integrations/langchain#web-search-integration) في دليل LangChain للحصول على مثال.
</Note>

```python theme={null}
from crewai_tools import SerperDevTool, WebsiteSearchTool
from crewai import Agent, Task, Crew

# أداة البحث على الويب (تتطلب متغير البيئة SERPER_API_KEY)
search_tool = SerperDevTool()

researcher = Agent(
    role="Web Researcher",
    goal="Find the latest information on any topic",
    backstory="You are an expert web researcher.",
    llm=venice_flagship,
    tools=[search_tool],
    verbose=True,
)

task = Task(
    description="Research the latest developments in {topic} from the past week.",
    expected_output="A summary of 5 recent developments with dates and sources.",
    agent=researcher,
)

crew = Crew(agents=[researcher], tasks=[task], verbose=True)
result = crew.kickoff(inputs={"topic": "decentralized AI"})
```

## دليل اختيار النموذج لـ CrewAI

اختر نموذج Venice المناسب لكل دور وكيل:

| دور الوكيل                           | النموذج الموصى به                                     | السبب                                                |
| ------------------------------------ | ----------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------- |
| الاستدلال المعقد / الاستراتيجية      | `zai-org-glm-5-1`                                     | أفضل نموذج استدلال خاص                               |
| التحليل غير المراقَب / الفريق الأحمر | `venice-uncensored-1-2`                               | لا توجد تصفية للمحتوى                                |
| المهام عالية الحجم / السريعة         | `qwen3-5-9b`                                          | الأرخص بسعر 0.10$/1M رموز إدخال و0.15$/1M رموز إخراج |
| وكلاء توليد الكود                    | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct`                      | محسَّن للكود                                         |
| مهام الرؤية/متعددة الوسائط           | `qwen3-vl-235b-a22b`                                  | فهم رؤية متقدم                                       |
| الفرق المهتمة بالميزانية             | `qwen3-5-9b` (سريع) + `venice-uncensored-1-2` (رئيسي) | مزيج منخفض التكلفة                                   |

## نصائح لتحسين التكاليف

1. **استخدم نماذج أرخص للوكلاء الأبسط**: لا يحتاج كل وكيل إلى نموذج رئيسي. استخدم `qwen3-4b` للتنسيق أو التلخيص أو الاستخراج البسيط.

2. **استخدم `venice-uncensored` للأدوار الإبداعية/النقدية**: سريع ورخيص ولن يرفض التحليلات غير المريحة.

3. **خصّص النماذج الرئيسية للاستدلال**: استخدم `zai-org-glm-5-1` فقط للوكلاء الذين يحتاجون إلى استدلال معقد أو استدعاء دوال موثوق.

4. **حدّد الحد الأقصى للتكرارات**: اضبط `max_iter` على الوكلاء لمنع استهلاك الرموز الجامح:
   ```python theme={null}
   agent = Agent(role="...", goal="...", backstory="...", llm=venice_llm, max_iter=5)
   ```

## ميزة الخصوصية

تجعل ضمانات خصوصية Venice مثاليًا لحالات استخدام CrewAI التي تتضمن:

* **الاستراتيجية التجارية السرية** — يعني الاحتفاظ الصفري بالبيانات أن تحليلك التنافسي يبقى خاصًا
* **معالجة البيانات الحساسة** — لا تقوم النماذج الخاصة بتسجيل أو تخزين بياناتك أبدًا
* **تمارين الفريق الأحمر** — تقدم النماذج غير المراقَبة ملاحظات صادقة دون تصفية المحتوى

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="وثائق CrewAI" icon="book" href="https://docs.crewai.com/">
    التوثيق الرسمي لـ CrewAI
  </Card>

  <Card title="نماذج Venice" icon="database" href="/models/overview">
    تصفح جميع نماذج Venice
  </Card>
</CardGroup>