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O CrewAI é um framework Python para coordenar agentes e tarefas de IA. Este guia configura uma Crew sequencial para chamar o CometAPI por meio de quatro configurações de transporte do CrewAI: OpenAI Chat Completions, OpenAI Responses, Anthropic Messages e Gemini generateContent.

Pré-requisitos

  • Python 3.10–3.13
  • uv
  • Uma conta CometAPI com uma chave de API ativa — obtenha a sua no painel
  • Quatro IDs de modelos de texto para os transportes mostrados abaixo

Configurar a integração

1

Crie um projeto e instale o CrewAI

Crie um novo projeto uv e instale o CrewAI com os extras Anthropic e Google Gen AI:
2

Defina sua chave de API e os IDs dos modelos

Defina a chave de API do CometAPI e um ID de modelo para cada transporte:
Substitua cada valor your-model-id por um ID de modelo da página Modelos do CometAPI. Os quatro valores podem ser diferentes. Atribua cada ID de modelo ao transporte correspondente.
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Crie a Crew sequencial

Salve o exemplo a seguir como crew.py:
Os Agentes não têm ferramentas, não podem delegar e são executados um de cada vez. Cada Tarefa após a primeira declara as Tarefas anteriores em context, para que o CrewAI inclua essas saídas anteriores na próxima Tarefa.
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Execute a Crew

Execute o exemplo na mesma sessão do shell:
O script imprime as saídas das quatro Tarefas, incluindo o resumo final da versão.

Mapeamento de rotas

As duas configurações OpenAI acima precisam do sufixo /v1 em base_url. As configurações Anthropic e Gemini adicionam suas próprias rotas versionadas, portanto a URL base delas é a origem do CometAPI sem /v1.

Escolha os IDs dos modelos

Use a página Modelos do CometAPI para escolher um ID de modelo de texto para cada transporte. Armazene os IDs dos modelos em variáveis de ambiente para poder alterá-los sem editar o arquivo Python. Não adicione um prefixo de provedor a uma variável de ambiente. O exemplo adiciona anthropic/ e gemini/ onde o CrewAI usa esses prefixos para a seleção de provedor.

Solução de problemas

Execute uv add 'crewai[anthropic,google-genai]' no projeto. O pacote base do CrewAI não instala ambos os SDKs opcionais de provedores por padrão.
Remova parâmetros opcionais que não fazem parte da interface do modelo selecionado. O exemplo configura apenas o limite de Tokens de saída para Responses.
Compare a configuração LLM com a tabela de mapeamento de rotas. Em particular, use custom_openai=True com o valor api correto e mantenha a URL base do Gemini dentro de client_params.http_options.

Recursos relacionados

Última modificação em 7 de agosto de 2026