تخطَّ إلى المحتوى

Checkpointing

الـ Checkpointing يحفظ لقطة من حالة التنفيذ أثناء التشغيل بحيث يمكن لطاقم أو تدفق أو وكيل الاستئناف بعد الفشل أو التفرع إلى فرع بديل.

تلتقط نقطة الحفظ كل ما يحتاجه CrewAI لإعادة إنشاء تشغيل أثناء سيره: الحالة الكاملة للطاقم أو التدفق أو الوكيل — التكوين، وذاكرة الوكلاء ومصادر المعرفة، وتقدم المهام، والمخرجات الوسيطة، والحالة الداخلية والسمات — إلى جانب مدخلات الـ kickoff، وسجل الأحداث حتى تلك النقطة، ومعرف نسب يربط نقطة الحفظ بالتشغيل الذي جاءت منه.

الاستعادة تعيد بناء تلك الحالة وتستمر. تتخطى المهام المكتملة، وتعاد ترطيب الذاكرة والمعرفة، ويعمل العمل التابع على نفس المخرجات التي أنتجها التشغيل الأصلي. التفرع يجري نفس الاستعادة تحت نسب جديد، بحيث يكتب الفرع الجديد والتشغيل الأصلي نقاط الحفظ جنبا إلى جنب دون أن يطمس أحدهما الآخر.

الـ Checkpointing مدفوع بالأحداث. يشترك وقت التشغيل في الأحداث التي تحددها عبر on_events ويكتب نقطة حفظ عند إطلاق أحدها. الافتراضي task_completed ينتج نقطة حفظ لكل مهمة منتهية — توازن معقول بين الدقة واستخدام القرص. الأحداث عالية التردد مثل llm_call_completed متاحة للاستعادة الدقيقة لكنها تكتب ملفات أكثر بكثير.

يتضمن CrewAI مزودين:

  • JsonProvider يكتب ملفا لكل نقطة حفظ. قابل للقراءة وسهل التفقد.
  • SqliteProvider يكتب إلى قاعدة بيانات SQLite واحدة. أفضل لنقاط الحفظ عالية التردد.

كلاهما يحذف أقدم نقاط الحفظ عند تحديد max_checkpoints.

Crew وFlow وAgent كلها تقبل وسيط checkpoint. يرث الأبناء من الأب ما لم يحددوا قيمتهم الخاصة أو يمرروا False للانسحاب. فعل الـ Checkpointing مرة واحدة على الطاقم وتشارك كل الوكلاء، أو استبعد وكيلا واحدا بشكل انتقائي.

درس تطبيقي: استئناف طاقم فاشل

Section titled “درس تطبيقي: استئناف طاقم فاشل”

هذا الدليل يستغرق حوالي 5 دقائق. ستشغل طاقما بمهمتين، توقفه في المنتصف، ثم تستأنف من نقطة الحفظ المحفوظة.

  1. أنشئ الطاقم مع تفعيل الـ Checkpointing
    from crewai import Agent, Crew, Task
    researcher = Agent(role="Researcher", goal="Research", backstory="Expert")
    writer = Agent(role="Writer", goal="Write", backstory="Expert")
    crew = Crew(
    agents=[researcher, writer],
    tasks=[
    Task(description="Research AI trends", agent=researcher, expected_output="bullets"),
    Task(description="Write a summary", agent=writer, expected_output="paragraph"),
    ],
    checkpoint=True,
    )
  2. شغله وأوقفه بعد المهمة الأولى
    result = crew.kickoff()

    اضغط Ctrl+C بعد انتهاء المهمة الأولى. في ./.checkpoints/، الملف بصيغة <timestamp>_<uuid>.json هو نقطة الحفظ.

  3. استأنف من نقطة الحفظ
    from crewai import CheckpointConfig
    result = crew.kickoff(
    from_checkpoint=CheckpointConfig(
    restore_from="./.checkpoints/<timestamp>_<uuid>.json",
    ),
    )

    يتم تخطي مهمة البحث، ويعمل الكاتب على مخرجات البحث المحفوظة، وينتهي الطاقم.

تفعيل الـ Checkpointing بالإعدادات الافتراضية
crew = Crew(agents=[...], tasks=[...], checkpoint=True)

يكتب إلى ./.checkpoints/ عند كل task_completed.

تخصيص التخزين والتردد
from crewai import Crew, CheckpointConfig
crew = Crew(
agents=[...],
tasks=[...],
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./my_checkpoints",
on_events=["task_completed", "crew_kickoff_completed"],
max_checkpoints=5,
),
)
اختيار مزود التخزين
Code
from crewai import Crew, CheckpointConfig
from crewai.state import JsonProvider
crew = Crew(
agents=[...],
tasks=[...],
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./my_checkpoints",
provider=JsonProvider(),
max_checkpoints=5,
),
)
from crewai import Crew, CheckpointConfig
from crewai.state import SqliteProvider
crew = Crew(
agents=[...],
tasks=[...],
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./.checkpoints.db",
provider=SqliteProvider(),
max_checkpoints=50,
),
)
استبعاد وكيل واحد
crew = Crew(
agents=[
Agent(role="Researcher", ...),
Agent(role="Writer", ..., checkpoint=False),
],
tasks=[...],
checkpoint=True,
)
التفرع إلى فرع جديد

fork() يستعيد نقطة حفظ تحت نسب جديد بحيث لا يتصادم التشغيل الجديد مع الأصلي.

config = CheckpointConfig(restore_from="./my_checkpoints/<file>.json")
crew = Crew.fork(config, branch="experiment-a")
result = crew.kickoff(inputs={"strategy": "aggressive"})

تسمية branch اختيارية؛ يتم إنشاء واحدة إذا أغفلت.

Checkpointing لـ Crew أو Flow أو Agent
Crew
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[research_task, write_task, review_task],
checkpoint=CheckpointConfig(location="./crew_cp"),
)

المشغل الافتراضي: task_completed.

Flow
from crewai.flow.flow import Flow, start, listen
from crewai import CheckpointConfig
class MyFlow(Flow):
@start()
def step_one(self):
return "data"
@listen(step_one)
def step_two(self, data):
return process(data)
flow = MyFlow(
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./flow_cp",
on_events=["method_execution_finished"],
),
)
result = flow.kickoff()
Agent
agent = Agent(
role="Researcher",
goal="Research topics",
backstory="Expert researcher",
checkpoint=CheckpointConfig(
location="./agent_cp",
on_events=["lite_agent_execution_completed"],
),
)
result = agent.kickoff(messages=[{"role": "user", "content": "Research AI trends"}])
كتابة نقطة حفظ يدويا

سجل معالجا على أي حدث واستدع state.checkpoint().

Code
from __future__ import annotations
from typing import TYPE_CHECKING, Any
from crewai.events.event_bus import crewai_event_bus
from crewai.events.types.llm_events import LLMCallCompletedEvent
if TYPE_CHECKING:
from crewai.state.runtime import RuntimeState
@crewai_event_bus.on(LLMCallCompletedEvent)
def on_llm_done(source: Any, event: LLMCallCompletedEvent, state: RuntimeState) -> None:
path = state.checkpoint("./my_checkpoints")
print(f"تم حفظ نقطة الحفظ: {path}")
from __future__ import annotations
from typing import TYPE_CHECKING, Any
from crewai.events.event_bus import crewai_event_bus
from crewai.events.types.llm_events import LLMCallCompletedEvent
if TYPE_CHECKING:
from crewai.state.runtime import RuntimeState
@crewai_event_bus.on(LLMCallCompletedEvent)
async def on_llm_done_async(source: Any, event: LLMCallCompletedEvent, state: RuntimeState) -> None:
path = await state.acheckpoint("./my_checkpoints")
print(f"تم حفظ نقطة الحفظ: {path}")

يتم تمرير وسيط state تلقائيا عندما يقبل المعالج ثلاثة معاملات. راجع Event Listeners لقائمة الأحداث الكاملة.

التصفح والاستئناف والتفرع من سطر الأوامر
Terminal window
crewai checkpoint
crewai checkpoint --location ./my_checkpoints
crewai checkpoint --location ./.checkpoints.db
Checkpoint TUI tree view
شجرة نقاط الحفظ — الفروع والتفرعات تتداخل تحت أبيها.

اللوحة اليسرى تجمع نقاط الحفظ حسب الفرع؛ التفرعات تتداخل تحت أبيها. اختيار نقطة حفظ يفتح لوحة التفاصيل مع بياناتها الوصفية وحالة الكيان وتقدم المهام. Resume يكمل التشغيل؛ Fork يبدأ فرعا جديدا.

Checkpoint detail overview tab
تبويب النظرة العامة — البيانات الوصفية وحالة الكيان وملخص التشغيل.

لوحة التفاصيل تعرض منطقتين قابلتين للتحرير:

  • Inputs — مدخلات الـ kickoff الأصلية، معبأة مسبقا وقابلة للتحرير.

    Editable kickoff inputs
  • مخرجات المهام — مخرجات المهام المكتملة. تحرير مخرج والضغط على Fork يبطل المهام التابعة لتعاد بالسياق المعدل.

    Editable task outputs
Fork confirmation panel
عرض التفرع — تأكيد فرع جديد من نقطة الحفظ المختارة.
تفقد نقاط الحفظ بدون TUI
Terminal window
crewai checkpoint list ./my_checkpoints
crewai checkpoint info ./my_checkpoints/<file>.json
crewai checkpoint info ./.checkpoints.db
location str default: "./.checkpoints"

وجهة التخزين. مجلد لـ JsonProvider، مسار ملف قاعدة بيانات لـ SqliteProvider.

on_events list[CheckpointEventType | Literal["*"]] default: ["task_completed"]

أنواع الأحداث التي تطلق نقطة حفظ. CheckpointEventType هو Literal — مدقق الأنواع يكمل تلقائيا ويرفض القيم غير المدعومة. راجع أنواع الأحداث للقائمة الكاملة.

provider BaseProvider default: JsonProvider()

واجهة التخزين. JsonProvider أو SqliteProvider.

max_checkpoints int | None default: None

الحد الاقصى لنقاط الحفظ المحتفظ بها. الأقدم تحذف بعد كل كتابة.

restore_from Path | str | None default: None

نقطة الحفظ المراد استعادتها عند تمريرها عبر from_checkpoint.

مقبولة في Crew وFlow وAgent.

None افتراضي

يرث من الأب.

True bool

تفعيل بالإعدادات الافتراضية.

False bool

انسحاب صريح. يوقف الوراثة.

CheckpointConfig(...) CheckpointConfig

إعدادات مخصصة.

يقبل on_events أي مجموعة من قيم CheckpointEventType. الافتراضي ["task_completed"] يكتب نقطة حفظ لكل مهمة منتهية، و["*"] يطابق جميع الأحداث.

جميع الأحداث المدعومة
  • Tasktask_started, task_completed, task_failed, task_evaluation
  • Crewcrew_kickoff_started, crew_kickoff_completed, crew_kickoff_failed, crew_train_started, crew_train_completed, crew_train_failed, crew_test_started, crew_test_completed, crew_test_failed, crew_test_result
  • Agentagent_execution_started, agent_execution_completed, agent_execution_error, lite_agent_execution_started, lite_agent_execution_completed, lite_agent_execution_error, agent_evaluation_started, agent_evaluation_completed, agent_evaluation_failed
  • Flowflow_created, flow_started, flow_finished, flow_paused, method_execution_started, method_execution_finished, method_execution_failed, method_execution_paused, human_feedback_requested, human_feedback_received, flow_input_requested, flow_input_received
  • LLMllm_call_started, llm_call_completed, llm_call_failed, llm_stream_chunk, llm_thinking_chunk
  • LLM Guardrailllm_guardrail_started, llm_guardrail_completed, llm_guardrail_failed
  • Tooltool_usage_started, tool_usage_finished, tool_usage_error, tool_validate_input_error, tool_selection_error, tool_execution_error
  • Memorymemory_save_started, memory_save_completed, memory_save_failed, memory_query_started, memory_query_completed, memory_query_failed, memory_retrieval_started, memory_retrieval_completed, memory_retrieval_failed
  • Knowledgeknowledge_search_query_started, knowledge_search_query_completed, knowledge_query_started, knowledge_query_completed, knowledge_query_failed, knowledge_search_query_failed
  • Reasoningagent_reasoning_started, agent_reasoning_completed, agent_reasoning_failed
  • MCPmcp_connection_started, mcp_connection_completed, mcp_connection_failed, mcp_tool_execution_started, mcp_tool_execution_completed, mcp_tool_execution_failed, mcp_config_fetch_failed
  • Observationstep_observation_started, step_observation_completed, step_observation_failed, plan_refinement, plan_replan_triggered, goal_achieved_early
  • Skillskill_discovery_started, skill_discovery_completed, skill_loaded, skill_activated, skill_load_failed
  • Loggingagent_logs_started, agent_logs_execution
  • A2Aa2a_delegation_started, a2a_delegation_completed, a2a_conversation_started, a2a_conversation_completed, a2a_message_sent, a2a_response_received, a2a_polling_started, a2a_polling_status, a2a_push_notification_registered, a2a_push_notification_received, a2a_push_notification_sent, a2a_push_notification_timeout, a2a_streaming_started, a2a_streaming_chunk, a2a_agent_card_fetched, a2a_authentication_failed, a2a_artifact_received, a2a_connection_error, a2a_server_task_started, a2a_server_task_completed, a2a_server_task_canceled, a2a_server_task_failed, a2a_parallel_delegation_started, a2a_parallel_delegation_completed, a2a_transport_negotiated, a2a_content_type_negotiated, a2a_context_created, a2a_context_expired, a2a_context_idle, a2a_context_completed, a2a_context_pruned
  • إشارات النظامSIGTERM, SIGINT, SIGHUP, SIGTSTP, SIGCONT
  • حرف بدل"*" يطابق جميع الأحداث.
JsonProvider provider

ملف واحد لكل نقطة حفظ بصيغة <timestamp>_<uuid>.json داخل location.

SqliteProvider provider

ملف قاعدة بيانات واحد في location مع journaling WAL.

الامرالغرض
crewai checkpointتشغيل TUI؛ كشف التخزين تلقائيا.
crewai checkpoint --location <path>تشغيل TUI على موقع محدد.
crewai checkpoint list <path>سرد نقاط الحفظ.
crewai checkpoint info <path>تفقد ملف نقطة حفظ أو آخر مدخل في قاعدة بيانات SQLite.