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Codex/criar estrutura de pastas para docs/pt br e docs#628

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Habdel-Edenfield wants to merge 41 commits intoMervinPraison:mainfrom
Habdel-Edenfield:codex/criar-estrutura-de-pastas-para-docs/pt-br-e-docs
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Codex/criar estrutura de pastas para docs/pt br e docs#628
Habdel-Edenfield wants to merge 41 commits intoMervinPraison:mainfrom
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@Habdel-Edenfield
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@Habdel-Edenfield Habdel-Edenfield commented Jun 8, 2025

User description

/gemini summary


PR Type

Documentation, Tests


Description

  • Adiciona extensa documentação em português e inglês para o PraisonAI, cobrindo:

    • Introdução, filosofia, casos de uso e visão geral do framework.
    • Conceitos fundamentais: agentes, processos, tarefas, ferramentas, memória e RAG.
    • Guias de instalação (incluindo Windows), uso com Python e YAML, e catálogo de modelos de agentes.
    • Workflows avançados: orquestrador-trabalhador, encadeamento de prompts, avaliador-otimizador, paralelização, agentes repetitivos, agentes multimodais e workflows autônomos.
    • Exemplos práticos de uso (análise de ações, geração de artigos, análise e geração de código).
    • Guia de contribuição e desenvolvimento local.
    • Documentação sobre uso e configuração de múltiplos LLMs.
    • Traduções completas para o português brasileiro de toda a documentação principal, exemplos e guias.
  • Refatora teste unitário para uso de pytest.importorskip, melhorando a robustez e integração dos testes.


Changes walkthrough 📝

Relevant files
Documentation
40 files
02_usando_com_yaml.md
Adiciona documentação sobre uso do PraisonAI com YAML e CLI

docs/03_usando_praisonai/02_usando_com_yaml.md

  • Adicionada documentação detalhada sobre como usar o PraisonAI com
    arquivos YAML, incluindo exemplos, explicação dos campos, comandos da
    CLI e dicas de execução.
  • Explica a estrutura de arquivos YAML para definição de agentes,
    tarefas, processos e variáveis globais.
  • Fornece exemplos práticos e recomendações para prototipagem e uso por
    não-programadores.
  • +162/-0 
    03_workflow_orquestrador_trabalhador.md
    Documentação do padrão Orquestrador-Trabalhador Agêntico em workflows

    docs/04_workflows_avancados/03_workflow_orquestrador_trabalhador.md

  • Adicionada documentação explicando o padrão de workflow
    Orquestrador-Trabalhador Agêntico.
  • Inclui diagrama mermaid, exemplos de YAML, casos de uso, vantagens e
    desafios do padrão.
  • Serve como referência para construção de workflows hierárquicos e
    paralelos no PraisonAI.
  • +142/-0 
    06_encadeamento_prompts_agentico.md
    Documentação sobre Encadeamento de Prompts Agêntico (Prompt Chaining)

    docs/04_workflows_avancados/06_encadeamento_prompts_agentico.md

  • Adicionada documentação detalhada sobre o padrão Encadeamento de
    Prompts Agêntico (Prompt Chaining).
  • Explica o conceito, casos de uso, diagramas, exemplos YAML e Python,
    vantagens e uso de gates.
  • Serve como guia para decomposição de tarefas em múltiplos
    prompts/agentes.
  • +176/-0 
    07_avaliador_otimizador_agentico.md
    Documentação do padrão Avaliador-Otimizador Agêntico em workflows

    docs/04_workflows_avancados/07_avaliador_otimizador_agentico.md

  • Adicionada documentação sobre o padrão Avaliador-Otimizador Agêntico
    (Evaluator Optimizer).
  • Explica o ciclo gerador-avaliador, diagramas, exemplos YAML e Python,
    vantagens e desafios.
  • Guia para implementação de workflows iterativos de melhoria de
    qualidade.
  • +162/-0 
    00_usando_diferentes_llms.md
    Documentação sobre uso e configuração de múltiplos LLMs no PraisonAI

    docs/06_modelos_llm/00_usando_diferentes_llms.md

  • Adicionada documentação sobre como configurar e usar diferentes LLMs
    no PraisonAI.
  • Explica variáveis de ambiente, exemplos para OpenAI, Ollama, Groq,
    Gemini e outros.
  • Inclui exemplos de configuração em YAML e Python, além de
    considerações de compatibilidade e custos.
  • +157/-0 
    00_contribuindo_e_dev_local.md
    Guia de contribuição e desenvolvimento local para PraisonAI

    docs/08_contribuindo_e_desenvolvimento/00_contribuindo_e_dev_local.md

  • Adicionada documentação detalhada para contribuir com o PraisonAI e
    configurar ambiente de desenvolvimento local.
  • Explica fluxo de contribuição via GitHub, instalação de dependências,
    uso de ambientes virtuais e execução de testes.
  • Fornece exemplos de comandos e boas práticas para colaboradores.
  • +176/-0 
    02_usando_com_yaml.md
    Tradução PT-BR: Uso do PraisonAI com YAML (No-Code)           

    docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/02_usando_com_yaml.md

  • Adicionada versão em português da documentação sobre uso do PraisonAI
    com YAML.
  • Inclui exemplos, explicação dos campos, comandos da CLI e dicas para
    não-programadores.
  • Serve como referência para usuários brasileiros.
  • +160/-0 
    01_processos_colaboracao_agentes.md
    Tradução PT-BR: Processos de colaboração entre agentes     

    docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/01_processos_colaboracao_agentes.md

  • Adicionada documentação em português sobre processos de colaboração
    entre agentes (sequencial, hierárquico, workflow customizado).
  • Explica conceitos fundamentais para construção de workflows avançados.
  • Serve de introdução para padrões agênticos subsequentes.
  • +68/-0   
    03_workflow_orquestrador_trabalhador.md
    Tradução PT-BR: Workflow Orquestrador-Trabalhador Agêntico

    docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/03_workflow_orquestrador_trabalhador.md

  • Adicionada tradução em português do padrão Orquestrador-Trabalhador
    Agêntico.
  • Inclui diagrama, exemplos YAML, casos de uso, vantagens e desafios.
  • Facilita o entendimento do padrão por falantes de português.
  • +140/-0 
    06_encadeamento_prompts_agentico.md
    Tradução PT-BR: Encadeamento de Prompts Agêntico (Prompt Chaining)

    docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/06_encadeamento_prompts_agentico.md

  • Adicionada tradução em português do padrão Encadeamento de Prompts
    Agêntico.
  • Inclui explicação, diagramas, exemplos YAML e Python, vantagens e uso
    de gates.
  • Facilita o acesso ao conteúdo para usuários brasileiros.
  • +174/-0 
    07_avaliador_otimizador_agentico.md
    Tradução PT-BR: Avaliador-Otimizador Agêntico (Evaluator Optimizer)

    docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/07_avaliador_otimizador_agentico.md

  • Adicionada tradução em português do padrão Avaliador-Otimizador
    Agêntico.
  • Explica o ciclo gerador-avaliador, diagramas, exemplos YAML e Python,
    vantagens e desafios.
  • Facilita o entendimento do padrão para falantes de português.
  • +160/-0 
    00_contribuindo_e_dev_local.md
    Tradução PT-BR: Guia de contribuição e desenvolvimento local

    docs_translations/pt-br/08_contribuindo_e_desenvolvimento/00_contribuindo_e_dev_local.md

  • Adicionada tradução em português do guia de contribuição e
    desenvolvimento local.
  • Explica fluxo de contribuição, configuração de ambiente, instalação de
    dependências e execução de testes.
  • Facilita a participação de colaboradores brasileiros.
  • +174/-0 
    00_instalacao_windows.md
    Guia completo de instalação do PraisonAI no Windows           

    docs/01_instalacao/00_instalacao_windows.md

  • Adiciona documentação detalhada de instalação do PraisonAI em Windows.
  • Explica pré-requisitos, configuração de variáveis de ambiente,
    instalação via pip e via código-fonte.
  • Inclui instruções para verificação da instalação e solução de
    problemas comuns.
  • Fornece exemplos de código para testar a instalação.
  • +188/-0 
    03_processos.md
    Documentação sobre processos de colaboração entre agentes

    docs/02_conceitos_fundamentais/03_processos.md

  • Adiciona explicação sobre o conceito de Processos em sistemas
    multi-agente.
  • Detalha tipos de processos (sequencial, hierárquico, workflow) com
    diagramas Mermaid.
  • Explica como configurar processos no PraisonAI via Python e YAML.
  • Relaciona fundamentos teóricos e práticos dos processos.
  • +165/-0 
    01_usando_com_python.md
    Guia de uso do PraisonAI com Python e exemplos                     

    docs/03_usando_praisonai/01_usando_com_python.md

  • Adiciona documentação sobre uso do PraisonAI com Python.
  • Explica criação de agentes simples e multi-agentes com exemplos de
    código.
  • Apresenta parâmetros importantes da classe Agent e do orquestrador
    PraisonAIAgents.
  • Indica exemplos práticos e recomendações para exploração.
  • +152/-0 
    05_modelos_de_agentes.md
    Catálogo de modelos de agentes de exemplo do PraisonAI     

    docs/03_usando_praisonai/05_modelos_de_agentes.md

  • Lista e descreve modelos de agentes de exemplo disponíveis no
    PraisonAI.
  • Explica o propósito de cada agente e como executá-los.
  • Fornece dicas para execução e modificação dos scripts de agentes.
  • +139/-0 
    04_workflow_autonomo_agentico.md
    Documentação sobre workflows autônomos agênticos no PraisonAI

    docs/04_workflows_avancados/04_workflow_autonomo_agentico.md

  • Documenta o conceito de Workflow Autônomo Agêntico (Agentic Autonomous
    Workflow).
  • Explica o ciclo de operação, casos de uso, implementação e desafios.
  • Inclui diagrama ilustrativo e exemplos conceituais de lógica de
    agentes autônomos.
  • Relaciona integrações com frameworks como AutoGen e CrewAI.
  • +119/-0 
    00_visao_geral_ferramentas.md
    Guia sobre ferramentas embutidas e personalizadas no PraisonAI

    docs/05_ferramentas/00_visao_geral_ferramentas.md

  • Adiciona visão geral sobre o módulo de ferramentas (tools) no
    PraisonAI.
  • Explica importância das descrições, uso de ferramentas embutidas e
    criação de ferramentas personalizadas.
  • Fornece exemplos de código para definição e uso de ferramentas.
  • Detalha o mecanismo de "function calling" e integração com LLMs.
  • +140/-0 
    01_exemplo_analise_de_acoes.md
    Exemplo prático de análise de ações com YAML e agentes     

    docs/07_exemplos_praticos/01_exemplo_analise_de_acoes.md

  • Adiciona exemplo prático (em português) de análise de ações usando
    YAML e agentes PraisonAI.
  • Explica o problema, define agentes, tarefas e fluxo sequencial.
  • Fornece exemplo de configuração YAML e instruções de execução.
  • Detalha o resultado esperado e fundamentos aplicados.
  • +146/-0 
    00_instalacao_windows.md
    Tradução: Guia de instalação do PraisonAI no Windows (pt-br)

    docs_translations/pt-br/01_instalacao/00_instalacao_windows.md

  • Adiciona tradução para o português do guia de instalação local do
    PraisonAI no Windows.
  • Mantém estrutura e exemplos do original, adaptando para o público
    lusófono.
  • +186/-0 
    01_usando_com_python.md
    Tradução: Guia de uso do PraisonAI com Python (pt-br)       

    docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/01_usando_com_python.md

  • Adiciona tradução para o português do guia de uso do PraisonAI com
    Python.
  • Inclui exemplos de código e explicações detalhadas dos parâmetros e
    fluxo.
  • +150/-0 
    04_workflow_autonomo_agentico.md
    Tradução: Workflow autônomo agêntico no PraisonAI (pt-br)

    docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/04_workflow_autonomo_agentico.md

  • Adiciona tradução para o português da documentação sobre workflows
    autônomos agênticos.
  • Mantém exemplos, diagramas e explicações do original.
  • +117/-0 
    00_visao_geral_ferramentas.md
    Tradução: Visão geral de ferramentas no PraisonAI (pt-br)

    docs_translations/pt-br/05_ferramentas/00_visao_geral_ferramentas.md

  • Adiciona tradução para o português da visão geral sobre ferramentas no
    PraisonAI.
  • Inclui exemplos de código e explicações sobre criação e uso de
    ferramentas.
  • +138/-0 
    00_usando_diferentes_llms.md
    Guia em português: Usando diferentes LLMs no PraisonAI     

    docs_translations/pt-br/06_modelos_llm/00_usando_diferentes_llms.md

  • Adiciona documentação em português sobre uso e configuração de
    diferentes LLMs no PraisonAI.
  • Explica variáveis de ambiente, integração com OpenAI, Ollama, Groq,
    Gemini e outros.
  • Fornece exemplos de configuração em YAML e Python.
  • Inclui considerações sobre compatibilidade, custos e desempenho.
  • +155/-0 
    01_exemplo_analise_de_acoes.md
    Tradução: Exemplo prático de análise de ações (pt-br)       

    docs_translations/pt-br/07_exemplos_praticos/01_exemplo_analise_de_acoes.md

  • Adiciona tradução para o português do exemplo prático de análise de
    ações com YAML e agentes.
  • Mantém estrutura, agentes, tarefas e instruções do original.
  • +144/-0 
    01_o_que_e_praisonai.md
    Adição de introdução e visão geral do PraisonAI com diagramas

    docs/00_introducao/01_o_que_e_praisonai.md

  • Adicionada uma introdução detalhada ao PraisonAI, explicando o que é o
    framework, seus principais recursos e fluxos de agentes.
  • Incluídos diagramas Mermaid para ilustrar fluxos de agentes, uso de
    ferramentas e memória.
  • Explicações sobre como agentes podem ser equipados com ferramentas e
    memória.
  • Notas sobre logos e instruções para uso de imagens.
  • +158/-0 
    02_filosofia_e_casos_de_uso.md
    Inclusão de filosofia do projeto e casos de uso PraisonAI

    docs/00_introducao/02_filosofia_e_casos_de_uso.md

  • Adicionado documento explicando a filosofia do projeto PraisonAI.
  • Listados casos de uso comuns e funcionalidades relevantes para cada
    cenário.
  • Explicações sobre os princípios de design do framework.
  • +49/-0   
    06_conhecimento_rag.md
    Adição de explicação detalhada sobre conhecimento e RAG em agentes

    docs/02_conceitos_fundamentais/06_conhecimento_rag.md

  • Adicionado documento explicando o conceito de conhecimento e RAG
    (Retrieval Augmented Generation).
  • Detalhamento do funcionamento do RAG, benefícios e exemplos de
    implementação no PraisonAI.
  • Exemplos de configuração programática (Python) e declarativa (YAML)
    para agentes RAG.
  • Discussão sobre fundamentos teóricos e casos de uso como "Chat with
    PDF Agents".
  • +129/-0 
    05_paralelizacao_agentica.md
    Adição de documentação sobre paralelização agêntica em workflows

    docs/04_workflows_avancados/05_paralelizacao_agentica.md

  • Documento sobre o padrão de workflow de paralelização agêntica
    (Agentic Parallelization).
  • Explicação do funcionamento, casos de uso e implementação em Python e
    YAML.
  • Incluído diagrama Mermaid ilustrando o fluxo de paralelização.
  • Considerações sobre independência de tarefas, overhead e limites de
    recursos.
  • +139/-0 
    08_agentes_repetitivos.md
    Adição de documentação sobre agentes repetitivos em workflows
    avançados

    docs/04_workflows_avancados/08_agentes_repetitivos.md

  • Documento explicando o padrão de agentes repetitivos (Repetitive
    Agents).
  • Detalhamento de funcionamento, casos de uso e exemplos de
    implementação em Python e YAML.
  • Inclusão de diagrama Mermaid ilustrando o loop de execução de agentes.
  • Considerações sobre gerenciamento de estado, erros, eficiência e
    idempotência.
  • +126/-0 
    09_agentes_multimodais.md
    Inclusão de documentação sobre agentes multimodais em workflows

    docs/04_workflows_avancados/09_agentes_multimodais.md

  • Documento introdutório sobre agentes multimodais em workflows
    avançados.
  • Exemplo de código Python mostrando uso de ferramenta de visão
    computacional.
  • Orientação sobre quando utilizar agentes multimodais.
  • +15/-0   
    02_exemplo_geracao_artigos.md
    Adição de exemplo prático de geração de artigos com YAML 

    docs/07_exemplos_praticos/02_exemplo_geracao_artigos.md

  • Exemplo prático de geração de artigos com agentes definidos via YAML.
  • Descrição do problema, agentes envolvidos, configuração YAML e
    execução teórica.
  • Explicação dos fundamentos aplicados e resultado esperado.
  • +128/-0 
    03_exemplo_analise_geracao_codigo.md
    Inclusão de exemplo prático de análise e geração de código com YAML

    docs/07_exemplos_praticos/03_exemplo_analise_geracao_codigo.md

  • Exemplo prático de análise e geração de código usando agentes YAML.
  • Definição de agentes para explicar código e gerar scripts Python.
  • Inclusão de configuração YAML conceitual e instruções de execução.
  • Explicação dos fundamentos PraisonAI aplicados ao domínio de
    programação.
  • +154/-0 
    01_o_que_e_praisonai.md
    Tradução da introdução e visão geral do PraisonAI para pt-br

    docs_translations/pt-br/00_introducao/01_o_que_e_praisonai.md

  • Tradução para pt-br do documento introdutório sobre o PraisonAI.
  • Mantém diagramas, explicações de recursos, fluxos de agentes,
    ferramentas e memória.
  • Notas sobre uso de logos e imagens.
  • +156/-0 
    03_processos.md
    Adição de explicação sobre processos multi-agentes em pt-br

    docs_translations/pt-br/02_conceitos_fundamentais/03_processos.md

  • Documento em pt-br explicando o conceito de processos em sistemas
    multi-agentes.
  • Descrição dos tipos de processos (sequencial, hierárquico, workflow)
    com diagramas Mermaid.
  • Exemplos de configuração programática e YAML para definir processos no
    PraisonAI.
  • Discussão sobre fundamentos teóricos e escolha de processos.
  • +163/-0 
    06_conhecimento_rag.md
    Tradução da documentação sobre conhecimento e RAG para pt-br

    docs_translations/pt-br/02_conceitos_fundamentais/06_conhecimento_rag.md

  • Tradução para pt-br do documento sobre conhecimento e RAG.
  • Explicação do conceito, funcionamento, benefícios e exemplos de
    implementação.
  • Exemplos em Python e YAML para configuração de agentes RAG.
  • Discussão sobre fundamentos teóricos e casos de uso.
  • +127/-0 
    05_paralelizacao_agentica.md
    Tradução da documentação sobre paralelização agêntica para pt-br

    docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/05_paralelizacao_agentica.md

  • Tradução para pt-br do documento sobre paralelização agêntica.
  • Explicação do padrão, casos de uso, exemplos em Python e YAML.
  • Diagrama Mermaid ilustrando o fluxo de paralelização.
  • Considerações sobre independência, overhead e limites de recursos.
  • +137/-0 
    08_agentes_repetitivos.md
    Tradução da documentação sobre agentes repetitivos para pt-br

    docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/08_agentes_repetitivos.md

  • Tradução para pt-br do documento sobre agentes repetitivos.
  • Explicação do padrão, casos de uso, exemplos de implementação em
    Python e YAML.
  • Inclusão de diagrama Mermaid ilustrando o loop de execução.
  • Considerações sobre estado, erros, eficiência e idempotência.
  • +124/-0 
    02_exemplo_geracao_artigos.md
    Tradução do exemplo prático de geração de artigos para pt-br

    docs_translations/pt-br/07_exemplos_praticos/02_exemplo_geracao_artigos.md

  • Tradução para pt-br do exemplo prático de geração de artigos com YAML.
  • Descrição do problema, agentes, configuração YAML e execução teórica.
  • Explicação dos fundamentos PraisonAI aplicados e resultado esperado.
  • +126/-0 
    03_exemplo_analise_geracao_codigo.md
    Tradução do exemplo prático de análise e geração de código para pt-br

    docs_translations/pt-br/07_exemplos_praticos/03_exemplo_analise_geracao_codigo.md

  • Tradução para pt-br do exemplo prático de análise e geração de código
    com YAML.
  • Definição de agentes para explicar código e gerar scripts Python.
  • Inclusão de configuração YAML e instruções de execução.
  • Explicação dos fundamentos PraisonAI aplicados ao domínio de
    programação.
  • +152/-0 
    Tests
    1 files
    test_mini_agents_fix.py
    Refatoração da importação de dependências com pytest.importorskip

    src/praisonai/tests/unit/agent/test_mini_agents_fix.py

  • Refatorado o bloco de importação para usar pytest.importorskip ao
    invés de try/except manual.
  • Simplifica o código de importação e melhora a integração com pytest.
  • Remove prints de sucesso/erro e saída manual do processo.
  • +4/-6     
    Additional files
    45 files
    README.md +61/-35 
    00_como_usar_esta_documentacao.md +45/-0   
    03_metodologia_de_aprendizado.md +35/-0   
    01_agentes.md +104/-0 
    02_tarefas.md +111/-0 
    04_ferramentas.md +116/-0 
    05_memoria.md +130/-0 
    03_usando_com_js_ts.md +188/-0 
    04_criando_seu_primeiro_agente.md +60/-0   
    06_configuracoes_yaml.md +48/-0   
    07_importes_e_funcoes_essenciais.md +97/-0   
    01_processos_colaboracao_agentes.md +70/-0   
    02_workflow_roteamento_agentico.md +110/-0 
    10_code_interpreter_agents.md +15/-0   
    11_math_agents.md +15/-0   
    12_saida_estruturada.md +14/-0   
    13_callback_agents.md +17/-0   
    14_mini_agents.md +14/-0   
    01_estrutura_do_codigo.md +21/-0   
    09_duvidas_frequentes.md +47/-0   
    README.md +31/-0   
    plan.md +53/-0   
    00_como_usar_esta_documentacao.md +43/-0   
    02_filosofia_e_casos_de_uso.md +47/-0   
    03_metodologia_de_aprendizado.md +33/-0   
    01_agentes.md +102/-0 
    02_tarefas.md +109/-0 
    04_ferramentas.md +114/-0 
    05_memoria.md +128/-0 
    03_usando_com_js_ts.md +186/-0 
    04_criando_seu_primeiro_agente.md +58/-0   
    05_modelos_de_agentes.md +137/-0 
    06_configuracoes_yaml.md +46/-0   
    07_importes_e_funcoes_essenciais.md +95/-0   
    02_workflow_roteamento_agentico.md +108/-0 
    09_agentes_multimodais.md +13/-0   
    10_code_interpreter_agents.md +13/-0   
    11_math_agents.md +13/-0   
    12_saida_estruturada.md +12/-0   
    13_callback_agents.md +15/-0   
    14_mini_agents.md +12/-0   
    01_estrutura_do_codigo.md +19/-0   
    09_duvidas_frequentes.md +45/-0   
    README.md +31/-0   
    plan.md +54/-0   

    Need help?
  • Type /help how to ... in the comments thread for any questions about Qodo Merge usage.
  • Check out the documentation for more information.
  • Summary by CodeRabbit

    • Documentation
      • Added extensive new and translated documentation covering introduction, philosophy, learning methodology, installation (including Windows), fundamental concepts, practical usage in Python, YAML, JavaScript/TypeScript, advanced workflows, tools, LLM model integration, practical examples, contribution guidelines, code structure, FAQs, and course plans.
      • Updated and reorganized README files to reflect new maintainership and a learning-focused approach.
      • Enhanced navigation, added detailed examples, diagrams, and practical guides in both English and Brazilian Portuguese.
    • Tests
      • Improved test reliability by updating module import handling to use native test skipping if dependencies are missing.

    google-labs-jules bot and others added 30 commits June 6, 2025 09:20
    … done so far and provide feedback for Jules to continue.
    Este commit inclui os seguintes progressos na criação do curso em português:
    
    1.  **Estrutura de Pastas e Arquivos Iniciais:**
        *   Criei a pasta `docs/pt-br/` e subpastas para os módulos do curso.
        *   Adicionei `README.md` principal do curso e `00_como_usar_esta_documentacao.md` com sugestões de plugins Obsidian.
    
    2.  **Conteúdo Introdutório:**
        *   `00_introducao/01_o_que_e_praisonai.md`: Explicação do PraisonAI, recursos e diagramas Mermaid.
        *   `00_introducao/02_filosofia_e_casos_de_uso.md`: Filosofia do projeto e casos de uso.
    
    3.  **Guia de Instalação (Windows):**
        *   `01_instalacao/00_instalacao_windows.md`: Guia detalhado de instalação para Windows.
    
    4.  **Módulo: Conceitos Fundamentais:**
        *   `02_conceitos_fundamentais/01_agentes.md`
        *   `02_conceitos_fundamentais/02_tarefas.md`
        *   `02_conceitos_fundamentais/03_processos.md`
        *   `02_conceitos_fundamentais/04_ferramentas.md`
        *   `02_conceitos_fundamentais/05_memoria.md`
        *   `02_conceitos_fundamentais/06_conhecimento_rag.md`
        Estes arquivos cobrem os blocos de construção do PraisonAI.
    
    5.  **Módulo: Usando o PraisonAI:**
        *   `03_usando_praisonai/01_usando_com_python.md`
        *   `03_usando_praisonai/02_usando_com_yaml.md`
        *   `03_usando_praisonai/03_usando_com_js_ts.md`
        Estes arquivos explicam como usar o PraisonAI com diferentes abordagens.
    
    O trabalho progrediu conforme o plano que você aprovou, focando na criação de conteúdo em português e estruturado para Obsidian. O próximo passo seria detalhar o módulo de 'Workflows Avançados'.
    Co-authored-by: gemini-code-assist[bot] <176961590+gemini-code-assist[bot]@users.noreply.github.com>
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    Co-authored-by: gemini-code-assist[bot] <176961590+gemini-code-assist[bot]@users.noreply.github.com>
    …66027
    
    Jules was unable to complete the task in time. Please review the work…
    Este commit conclui a criação inicial e a revisão da documentação em português para o curso PraisonAI, formatada para Obsidian.
    
    Trabalho Realizado:
    
    1.  **Estrutura Completa do Curso:**
        *   Criação da estrutura de pastas em `docs/pt-br/`.
        *   Adição de `README.md` do curso e guia `00_como_usar_esta_documentacao.md` (com sugestões de plugins Obsidian).
    
    2.  **Módulos de Conteúdo Criados:**
        *   **Introdução:** Visão geral do PraisonAI, filosofia e casos de uso.
        *   **Instalação:** Guia detalhado para ambiente Windows.
        *   **Conceitos Fundamentais:** Cobertura de Agentes, Tarefas, Processos, Ferramentas, Memória, Conhecimento/RAG.
        *   **Usando o PraisonAI:** Guias para Python (`praisonaiagents`), YAML (No-Code/Low-Code) e JavaScript/TypeScript.
        *   **Workflows Avançados:** Detalhamento de Processos de Colaboração, Roteamento Agêntico, Orquestrador-Trabalhador, Workflow Autônomo, Paralelização, Encadeamento de Prompts, Avaliador-Otimizador e Agentes Repetitivos.
        *   **Ferramentas (Tools):** Guia geral sobre uso e criação de ferramentas.
        *   **Modelos de LLM:** Guia sobre configuração de diferentes LLMs.
        *   **Exemplos Práticos Detalhados:** Três exemplos (Análise de Ações, Geração de Artigos, Análise/Geração de Código) com YAMLs conceituais.
        *   **Contribuindo e Desenvolvimento:** Guia para contribuir, configurar ambiente de dev local e executar testes.
    
    3.  **Revisão e Melhorias (Conforme Feedback):**
        *   **Remoção de Emojis:** Todos os arquivos foram revisados para remover emojis, visando um tom mais sério e profissional.
        *   **Padronização de Diagramas Mermaid:** Os diagramas Mermaid foram revisados para melhorar a compatibilidade com o Obsidian. Labels com espaços ou caracteres especiais foram colocados entre aspas duplas, e a sintaxe foi simplificada onde possível para evitar problemas de renderização.
        *   **Correções Pontuais:** Erros de sintaxe e caminhos de imagem apontados anteriormente foram corrigidos.
        *   **Consistência Geral:** Esforço para manter a consistência na formatação Markdown, links internos e terminologia.
    
    Esta documentação visa ser um recurso didático completo para você aprender sobre o framework PraisonAI.
    …66027
    
    feat: Documentação completa do curso PraisonAI em Português (Revisada)
    Mermaid repair
    Mermaid repair v1
    …ompleto-e-tutorial-detalhado
    
    Improve PT-BR docs
    …ompleto-e-tutorial-detalhado
    
    add quickstart agent tutorial
    Co-authored-by: gemini-code-assist[bot] <176961590+gemini-code-assist[bot]@users.noreply.github.com>
    …curso-completo-e-tutorial-detalhado
    
    Add PT-BR FAQ
    …curso-completo-e-tutorial-detalhado
    
    Add PT-BR course plan
    …curso-completo-e-tutorial-detalhado
    
    Add PT-BR course plan
    Habdel-Edenfield and others added 11 commits June 6, 2025 16:57
    …curso-completo-e-tutorial-detalhado
    
    Add PT-BR intro and link features
    * Improve docs and README
    
    * docs: expand configuration guides
    * docs(pt-br): add lesson about key imports
    
    * Update docs/pt-br/03_usando_praisonai/07_importes_e_funcoes_essenciais.md
    
    Co-authored-by: gemini-code-assist[bot] <176961590+gemini-code-assist[bot]@users.noreply.github.com>
    
    ---------
    
    Co-authored-by: gemini-code-assist[bot] <176961590+gemini-code-assist[bot]@users.noreply.github.com>
    * docs(pt-br): add imports guide and update plan
    
    * Update docs/pt-br/plan.md
    
    Co-authored-by: gemini-code-assist[bot] <176961590+gemini-code-assist[bot]@users.noreply.github.com>
    
    * Update docs/pt-br/03_usando_praisonai/07_importes_e_funcoes_essenciais.md
    
    Co-authored-by: qodo-merge-pro[bot] <151058649+qodo-merge-pro[bot]@users.noreply.github.com>
    
    ---------
    
    Co-authored-by: gemini-code-assist[bot] <176961590+gemini-code-assist[bot]@users.noreply.github.com>
    Co-authored-by: qodo-merge-pro[bot] <151058649+qodo-merge-pro[bot]@users.noreply.github.com>
    * docs(pt-br): add lesson about key imports
    
    * Update docs/pt-br/03_usando_praisonai/07_importes_e_funcoes_essenciais.md
    
    Co-authored-by: gemini-code-assist[bot] <176961590+gemini-code-assist[bot]@users.noreply.github.com>
    
    ---------
    
    Co-authored-by: gemini-code-assist[bot] <176961590+gemini-code-assist[bot]@users.noreply.github.com>
    @coderabbitai
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    Contributor

    coderabbitai bot commented Jun 8, 2025

    Caution

    Review failed

    The pull request is closed.

    Walkthrough

    This update introduces a comprehensive suite of new documentation files for PraisonAI, covering core concepts, advanced workflows, practical examples, installation, contributing guidelines, and FAQs in both English and Brazilian Portuguese. It also includes a minor test improvement, replacing a manual import error check with a pytest-native skip mechanism.

    Changes

    File(s) / Path(s) Change Summary
    README.md, docs/README.md, docs_translations/pt-br/README.md Added/updated course and project README files in English and Portuguese
    docs/plan.md, docs_translations/pt-br/plan.md Added course content plan and roadmap in English and Portuguese
    docs/00_introducao/, docs_translations/pt-br/00_introducao/ Added introductory, philosophy, and methodology docs in both languages
    docs/01_instalacao/00_instalacao_windows.md, docs_translations/pt-br/01_instalacao/00_instalacao_windows.md Added detailed Windows installation guides in English and Portuguese
    docs/02_conceitos_fundamentais/, docs_translations/pt-br/02_conceitos_fundamentais/ Added fundamental concept docs (agents, tasks, processes, tools, memory, RAG) in both languages
    docs/03_usando_praisonai/, docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/ Added usage guides for Python, YAML, JS/TS, quick start, agent models, YAML configs, imports
    docs/04_workflows_avancados/, docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/ Added advanced workflow docs (collaboration, routing, orchestrator, autonomous, parallel, etc.)
    docs/05_ferramentas/00_visao_geral_ferramentas.md, docs_translations/pt-br/05_ferramentas/00_visao_geral_ferramentas.md Added comprehensive tools module documentation in both languages
    docs/06_modelos_llm/00_usando_diferentes_llms.md, docs_translations/pt-br/06_modelos_llm/00_usando_diferentes_llms.md Added LLM integration/configuration documentation in both languages
    docs/07_exemplos_praticos/, docs_translations/pt-br/07_exemplos_praticos/ Added conceptual/practical example docs for stock analysis, article generation, code analysis
    docs/08_contribuindo_e_desenvolvimento/, docs_translations/pt-br/08_contribuindo_e_desenvolvimento/ Added contributing and local development setup guides in both languages
    docs/09_duvidas_frequentes.md, docs_translations/pt-br/09_duvidas_frequentes.md Added FAQ documents in English and Portuguese
    src/praisonai/tests/unit/agent/test_mini_agents_fix.py Replaced manual import error handling with pytest.importorskip for module availability

    Sequence Diagram(s)

    sequenceDiagram
        participant User
        participant Docs
        participant CLI/Python/JS
        participant Agent
        participant Tool
        participant LLM
        participant Memory
    
        User->>Docs: Reads installation and usage guides
        User->>CLI/Python/JS: Runs agent via CLI, Python, or JS
        CLI/Python/JS->>Agent: Instantiates agent(s) with config
        Agent->>Tool: Invokes tool if needed
        Agent->>LLM: Sends prompt/task
        Agent->>Memory: Reads/writes context (optional)
        LLM-->>Agent: Returns response
        Tool-->>Agent: Returns tool result
        Memory-->>Agent: Returns memory/context
        Agent-->>CLI/Python/JS: Returns final output
        CLI/Python/JS-->>User: Displays result
    
    Loading

    Possibly related PRs

    Poem

    In fields of docs both wide and new,
    PraisonAI’s garden grew and grew!
    From agents, tools, and YAML seeds,
    To workflows sprouting wondrous deeds.
    Now bunnies hop—no need to stress—
    For learning here is pure success!
    🐇📚✨

    ✨ Finishing Touches
    • 📝 Generate Docstrings

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      • @coderabbitai explain this code block.
      • @coderabbitai modularize this function.
    • PR comments: Tag @coderabbitai in a new PR comment to ask questions about the PR branch. For the best results, please provide a very specific query, as very limited context is provided in this mode. Examples:
      • @coderabbitai gather interesting stats about this repository and render them as a table. Additionally, render a pie chart showing the language distribution in the codebase.
      • @coderabbitai read src/utils.ts and explain its main purpose.
      • @coderabbitai read the files in the src/scheduler package and generate a class diagram using mermaid and a README in the markdown format.
      • @coderabbitai help me debug CodeRabbit configuration file.

    Support

    Need help? Create a ticket on our support page for assistance with any issues or questions.

    Note: Be mindful of the bot's finite context window. It's strongly recommended to break down tasks such as reading entire modules into smaller chunks. For a focused discussion, use review comments to chat about specific files and their changes, instead of using the PR comments.

    CodeRabbit Commands (Invoked using PR comments)

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    • @coderabbitai full review to do a full review from scratch and review all the files again.
    • @coderabbitai summary to regenerate the summary of the PR.
    • @coderabbitai generate docstrings to generate docstrings for this PR.
    • @coderabbitai generate sequence diagram to generate a sequence diagram of the changes in this PR.
    • @coderabbitai resolve resolve all the CodeRabbit review comments.
    • @coderabbitai configuration to show the current CodeRabbit configuration for the repository.
    • @coderabbitai help to get help.

    Other keywords and placeholders

    • Add @coderabbitai ignore anywhere in the PR description to prevent this PR from being reviewed.
    • Add @coderabbitai summary to generate the high-level summary at a specific location in the PR description.
    • Add @coderabbitai anywhere in the PR title to generate the title automatically.

    CodeRabbit Configuration File (.coderabbit.yaml)

    • You can programmatically configure CodeRabbit by adding a .coderabbit.yaml file to the root of your repository.
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    Contributor

    @gemini-code-assist gemini-code-assist bot left a comment

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    Hello @Habdel-Edenfield, I'm Gemini Code Assist1! I'm currently reviewing this pull request and will post my feedback shortly. In the meantime, here's a summary to help you and other reviewers quickly get up to speed!

    Summary of Changes

    Gemini here, providing a summary for this pull request. The primary intent of this PR, as indicated by the title, is to establish a new folder structure for documentation, specifically including Portuguese (pt-br) documentation. The changes introduce a comprehensive set of documentation files covering various aspects of the PraisonAI framework, alongside minor updates to the main README and a test file. While the documentation content appears duplicated across docs/ and docs_translations/pt-br/ directories in this patch, the core change is the addition of extensive documentation in Portuguese.

    Highlights

    • Documentation Structure: New directories (docs/, docs/00_introducao, docs/01_instalacao, etc., and their counterparts under docs_translations/pt-br/) have been created to organize documentation files.
    • Portuguese Documentation Added: A large volume of documentation files in Portuguese (pt-br) has been added, covering fundamental concepts (Agents, Tasks, Processes, Tools, Memory, RAG), usage guides (Python, YAML, JS/TS), advanced workflows, LLM models, practical examples, contributing guidelines, and FAQs.
    • README Update: The main README has been updated to reflect the project's status as a fork and a 'learning laboratory', and includes new links pointing to sections within the newly added Portuguese documentation. A section on local development setup has also been added.
    • Test File Update: A minor change was made to a test file (test_mini_agents_fix.py) to add a pytest import and use pytest.importorskip.

    Changelog

    Click here to see the changelog
    • README.md
      • Updated project description to reflect fork status and learning laboratory goal.
      • Revised 'Key Features' section with links to new Portuguese documentation files.
      • Minor rephrasing in 'Using Python Code' and 'Using No Code' sections.
      • Added 'Setup for Local Development' section with installation instructions.
    • docs/00_introducao/00_como_usar_esta_documentacao.md
      • New file: Added documentation on how to use the documentation, including Obsidian tips (in Portuguese).
    • docs/00_introducao/01_o_que_e_praisonai.md
      • New file: Added introduction to PraisonAI, its features, and diagrams (in Portuguese).
    • docs/00_introducao/02_filosofia_e_casos_de_uso.md
      • New file: Added documentation on PraisonAI philosophy and use cases (in Portuguese).
    • docs/00_introducao/03_metodologia_de_aprendizado.md
      • New file: Added documentation on a recommended learning methodology (in Portuguese).
    • docs/01_instalacao/00_instalacao_windows.md
      • New file: Added detailed installation guide for Windows (in Portuguese).
    • docs/02_conceitos_fundamentais/01_agentes.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Agents (in Portuguese).
    • docs/02_conceitos_fundamentais/02_tarefas.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Tasks (in Portuguese).
    • docs/02_conceitos_fundamentais/03_processos.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Processes (in Portuguese).
    • docs/02_conceitos_fundamentais/04_ferramentas.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Tools (in Portuguese).
    • docs/02_conceitos_fundamentais/05_memoria.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Memory (in Portuguese).
    • docs/02_conceitos_fundamentais/06_conhecimento_rag.md
      • New file: Added documentation on Knowledge and RAG (in Portuguese).
    • docs/03_usando_praisonai/01_usando_com_python.md
      • New file: Added guide on using PraisonAI with Python (in Portuguese).
    • docs/03_usando_praisonai/02_usando_com_yaml.md
      • New file: Added guide on using PraisonAI with YAML (in Portuguese).
    • docs/03_usando_praisonai/03_usando_com_js_ts.md
      • New file: Added guide on using PraisonAI with JavaScript/TypeScript (in Portuguese).
    • docs/03_usando_praisonai/04_criando_seu_primeiro_agente.md
      • New file: Added quick guide to creating the first agent (in Portuguese).
    • docs/03_usando_praisonai/05_modelos_de_agentes.md
      • New file: Added overview of available agent models (in Portuguese).
    • docs/03_usando_praisonai/06_configuracoes_yaml.md
      • New file: Added YAML configuration reference (in Portuguese).
    • docs/03_usando_praisonai/07_importes_e_funcoes_essenciais.md
      • New file: Added essential Python imports and functions reference (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/01_processos_colaboracao_agentes.md
      • New file: Added documentation on agent collaboration processes (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/02_workflow_roteamento_agentico.md
      • New file: Added documentation on Agentic Routing workflow (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/03_workflow_orquestrador_trabalhador.md
      • New file: Added documentation on Agentic Orchestrator-Worker workflow (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/04_workflow_autonomo_agentico.md
      • New file: Added documentation on Agentic Autonomous workflow (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/05_paralelizacao_agentica.md
      • New file: Added documentation on Agentic Parallelization workflow (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/06_encadeamento_prompts_agentico.md
      • New file: Added documentation on Agentic Prompt Chaining workflow (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/07_avaliador_otimizador_agentico.md
      • New file: Added documentation on Agentic Evaluator-Optimizer workflow (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/08_agentes_repetitivos.md
      • New file: Added documentation on Repetitive Agents workflow (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/09_agentes_multimodais.md
      • New file: Added brief documentation on Multimodal Agents (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/10_code_interpreter_agents.md
      • New file: Added brief documentation on Code Interpreter Agents (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/11_math_agents.md
      • New file: Added brief documentation on Math Agents (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/12_saida_estruturada.md
      • New file: Added brief documentation on Structured Output (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/13_callback_agents.md
      • New file: Added brief documentation on Callback Agents (in Portuguese).
    • docs/04_workflows_avancados/14_mini_agents.md
      • New file: Added brief documentation on Mini AI Agents (in Portuguese).
    • docs/08_contribuindo_e_desenvolvimento/00_contribuindo_e_dev_local.md
      • New file: Added guide on contributing and local development setup (in Portuguese).
    • docs/08_contribuindo_e_desenvolvimento/01_estrutura_do_codigo.md
      • New file: Added documentation on the code structure (in Portuguese).
    • docs/09_duvidas_frequentes.md
      • New file: Added Frequently Asked Questions (FAQ) section (in Portuguese).
    • docs/README.md
      • New file: Added English welcome message and course structure overview.
    • docs/plan.md
      • New file: Added content plan for the documentation (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/00_introducao/00_como_usar_esta_documentacao.md
      • New file: Added documentation on how to use the documentation, including Obsidian tips (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/00_introducao/01_o_que_e_praisonai.md
      • New file: Added introduction to PraisonAI, its features, and diagrams (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/00_introducao/02_filosofia_e_casos_de_uso.md
      • New file: Added documentation on PraisonAI philosophy and use cases (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/00_introducao/03_metodologia_de_aprendizado.md
      • New file: Added documentation on a recommended learning methodology (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/01_instalacao/00_instalacao_windows.md
      • New file: Added detailed installation guide for Windows (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/02_conceitos_fundamentais/01_agentes.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Agents (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/02_conceitos_fundamentais/02_tarefas.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Tasks (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/02_conceitos_fundamentais/03_processos.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Processes (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/02_conceitos_fundamentais/04_ferramentas.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Tools (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/02_conceitos_fundamentais/05_memoria.md
      • New file: Added documentation on the fundamental concept of Memory (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/02_conceitos_fundamentais/06_conhecimento_rag.md
      • New file: Added documentation on Knowledge and RAG (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/01_usando_com_python.md
      • New file: Added guide on using PraisonAI with Python (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/02_usando_com_yaml.md
      • New file: Added guide on using PraisonAI with YAML (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/03_usando_com_js_ts.md
      • New file: Added guide on using PraisonAI with JavaScript/TypeScript (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/04_criando_seu_primeiro_agente.md
      • New file: Added quick guide to creating the first agent (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/05_modelos_de_agentes.md
      • New file: Added overview of available agent models (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/06_configuracoes_yaml.md
      • New file: Added YAML configuration reference (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/03_usando_praisonai/07_importes_e_funcoes_essenciais.md
      • New file: Added essential Python imports and functions reference (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/01_processos_colaboracao_agentes.md
      • New file: Added documentation on agent collaboration processes (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/02_workflow_roteamento_agentico.md
      • New file: Added documentation on Agentic Routing workflow (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/03_workflow_orquestrador_trabalhador.md
      • New file: Added documentation on Agentic Orchestrator-Worker workflow (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/04_workflow_autonomo_agentico.md
      • New file: Added documentation on Agentic Autonomous workflow (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/05_paralelizacao_agentica.md
      • New file: Added documentation on Agentic Parallelization workflow (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/06_encadeamento_prompts_agentico.md
      • New file: Added documentation on Agentic Prompt Chaining workflow (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/07_avaliador_otimizador_agentico.md
      • New file: Added documentation on Agentic Evaluator-Optimizer workflow (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/08_agentes_repetitivos.md
      • New file: Added documentation on Repetitive Agents workflow (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/09_agentes_multimodais.md
      • New file: Added brief documentation on Multimodal Agents (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/10_code_interpreter_agents.md
      • New file: Added brief documentation on Code Interpreter Agents (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/11_math_agents.md
      • New file: Added brief documentation on Math Agents (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/12_saida_estruturada.md
      • New file: Added brief documentation on Structured Output (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/13_callback_agents.md
      • New file: Added brief documentation on Callback Agents (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/04_workflows_avancados/14_mini_agents.md
      • New file: Added brief documentation on Mini AI Agents (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/08_contribuindo_e_desenvolvimento/00_contribuindo_e_dev_local.md
      • New file: Added guide on contributing and local development setup (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/08_contribuindo_e_desenvolvimento/01_estrutura_do_codigo.md
      • New file: Added documentation on the code structure (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/09_duvidas_frequentes.md
      • New file: Added Frequently Asked Questions (FAQ) section (in Portuguese).
    • docs_translations/pt-br/plan.md
      • New file: Added content plan for the documentation (in Portuguese).
    • src/praisonai/tests/unit/agent/test_mini_agents_fix.py
      • Added import for pytest.
      • Used pytest.importorskip to conditionally skip tests if praisonaiagents is not available.
    Using Gemini Code Assist

    The full guide for Gemini Code Assist can be found on our documentation page, here are some quick tips.

    Invoking Gemini

    You can request assistance from Gemini at any point in your pull request via creating an issue comment (i.e. comment on the pull request page) using either /gemini <command> or @gemini-code-assist <command>. Below is a summary of the supported commands.

    Feature Command Description
    Code Review /gemini review Performs a code review for the current pull request in its current state.
    Pull Request Summary /gemini summary Provides a summary of the current pull request in its current state.
    Comment @gemini-code-assist Responds in comments when explicitly tagged, both in issue comments and review comments.
    Help /gemini help Displays a list of available commands.

    Customization

    To customize Gemini Code Assist for GitHub experience, repository maintainers can create a configuration file and/or provide a custom code review style guide (such as PEP-8 for Python) by creating and adding files to a .gemini/ folder in the base of the repository. Detailed instructions can be found here.

    Limitations & Feedback

    Gemini Code Assist is currently in preview and may make mistakes. Please leave feedback on any instances where its feedback is incorrect or counter productive. You can react with 👍 and 👎 on @gemini-code-assist comments to provide feedback.

    You can also get AI-powered code generation, chat, as well as code reviews directly in the IDE at no cost with the Gemini Code Assist IDE Extension.

    Footnotes

    1. Review the Privacy Notices, Generative AI Prohibited Use Policy, Terms of Service, and learn how to configure Gemini Code Assist in GitHub here. Gemini can make mistakes, so double check it and use code with caution.

    @qodo-code-review
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    PR Reviewer Guide 🔍

    Here are some key observations to aid the review process:

    ⏱️ Estimated effort to review: 2 🔵🔵⚪⚪⚪
    🧪 PR contains tests
    🔒 No security concerns identified
    ⚡ Recommended focus areas for review

    Import Order

    The import statement for pytest is added but the pytest.importorskip call is placed before the sys.path modification, which could potentially cause issues if the path modification is needed for the import to work properly.

    import pytest
    
    sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'src'))
    
    pytest.importorskip("praisonaiagents")

    @qodo-code-review
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    PR Code Suggestions ✨

    Explore these optional code suggestions:

    CategorySuggestion                                                                                                                                    Impact
    General
    Fix spelling error in Portuguese

    Fix the spelling error "illustra" which should be "ilustra" in Portuguese. This
    typo affects the professional quality of the documentation.

    docs_translations/pt-br/07_exemplos_praticos/01_exemplo_analise_de_acoes.md [3]

    -Este exemplo prático illustra como você poderia configurar um sistema multi-agente usando PraisonAI e YAML para realizar uma análise básica de uma ação da bolsa de valores.
    +Este exemplo prático ilustra como você poderia configurar um sistema multi-agente usando PraisonAI e YAML para realizar uma análise básica de uma ação da bolsa de valores.

    [To ensure code accuracy, apply this suggestion manually]

    Suggestion importance[1-10]: 3

    __

    Why: The suggestion correctly identifies a spelling mistake ('illustra' instead of 'ilustra') in the Portuguese documentation. Fixing this minor typo improves the professionalism and readability of the text.

    Low
    Fix language mixing error

    Fix the language mixing error where "can" (English) appears in a Portuguese
    sentence. Replace with the correct Portuguese verb "podem".

    docs/04_workflows_avancados/04_workflow_autonomo_agentico.md [52]

    -*   **Testes de Software Automatizados:** Agentes que can interagir com uma aplicação, tentar diferentes inputs e relatar bugs.
    +*   **Testes de Software Automatizados:** Agentes que podem interagir com uma aplicação, tentar diferentes inputs e relatar bugs.
    • Apply / Chat
    Suggestion importance[1-10]: 3

    __

    Why: The suggestion correctly points out a language mixing error, where the English word 'can' is used in a Portuguese sentence. Replacing it with 'podem' corrects the grammar and improves the quality of the documentation.

    Low
    Assign importorskip result to variable

    The pytest.importorskip call should be assigned to a variable to avoid potential
    issues. Additionally, consider moving the import statement inside a try-except
    block or after the skip check to ensure proper error handling if the module is
    not available.

    src/praisonai/tests/unit/agent/test_mini_agents_fix.py [13-14]

    -pytest.importorskip("praisonaiagents")
    +praisonaiagents = pytest.importorskip("praisonaiagents")
     from praisonaiagents import Agent, Agents

    [To ensure code accuracy, apply this suggestion manually]

    Suggestion importance[1-10]: 2

    __

    Why: The suggestion proposes a valid alternative pattern for using pytest.importorskip, but it is not a necessary change as the original code is correct and idiomatic. The suggestion's explanation to add a try-except block is incorrect, as it defeats the purpose of pytest.importorskip.

    Low
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    Contributor

    @gemini-code-assist gemini-code-assist bot left a comment

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    Code Review

    This pull request introduces a massive amount of documentation for the PraisonAI framework, in both English (under docs/) and Portuguese (under docs_translations/pt-br/). The effort to structure and write this extensive documentation is commendable. The refactoring of the unit test in test_mini_agents_fix.py to use pytest.importorskip is also a good improvement.

    However, there are several critical and high-severity issues that need attention before this PR can be considered complete, primarily concerning the state of the English documentation and consistency in repository references. Many files intended for the English documentation (docs/) are currently in Portuguese and marked with 'TODO: Translate this file to English'. This significantly impacts the completeness of the English documentation as described in the PR.

    Additionally, there are some medium-severity concerns regarding potentially broken image links for logos and the consistency of links in the main README pointing to documentation versions.

    Summary of Findings

    • Incomplete English Documentation: Many files in the docs/ directory, intended for English documentation, are currently in Portuguese and marked with 'TODO: Translate this file to English'. This is a critical issue if the PR aims to deliver complete English documentation.
    • Incorrect Repository Links: The main README.md and some documentation files link to the original MervinPraison/PraisonAI repository for cloning or examples. For a fork intended as a separate learning laboratory, these should ideally point to the Habdel-Edenfield/PraisonAI repository or its specific resources.
    • Logo Image Handling: Documentation notes indicate that logo images are not included and must be manually added by users, which will lead to broken images by default. Consider including placeholders or making instructions more prominent.
    • README.md Key Feature Links: All 'Key Features' in the main README.md link to Portuguese (pt-br) documentation. If English versions exist or are planned, linking to them from the English README would be more consistent.
    • README.md Formatting (YAML Configuration Link): The 'YAML Configuration' link in the main README.md (line 34, RIGHT side) is placed somewhat awkwardly within a centered div but outside the main documentation badge's <a> tag. This is a minor layout issue. (Not commented due to severity settings).

    Merge Readiness

    This pull request represents a significant contribution in terms of documentation. The sheer volume of new content is impressive, and the refactoring of the test file is a welcome improvement.

    However, due to the critical issue of incomplete English translations (many 'English' documents are currently Portuguese placeholders with TODOs), and the high-severity issue of potentially confusing repository links, I cannot recommend merging this PR in its current state. These issues should be addressed to ensure the documentation is accurate, complete, and guides users effectively within the context of this specific fork.

    I am unable to approve pull requests. Please ensure these changes are reviewed and approved by other maintainers after addressing the feedback, particularly the critical and high-severity items.

    @@ -0,0 +1,45 @@
    # TODO: Translate this file to English
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    Contributor

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    critical

    This file, located in the docs/ directory (presumably for English documentation), starts with a 'TODO: Translate this file to English' and its content is in Portuguese. This pattern appears in many of the new files under docs/ (e.g., docs/00_introducao/01_o_que_e_praisonai.md, docs/02_conceitos_fundamentais/*, docs/03_usando_praisonai/*, etc.).

    The PR description states it 'Adiciona extensa documentação em português e inglês'. If the English documentation largely consists of Portuguese text marked with TODOs, it means the English documentation is not yet complete. Could you clarify the status of the English translations? Are they planned for this PR or a follow-up? If they are intended for this PR, they need to be completed.

    Comment thread README.md
    Comment on lines +24 to +27
    PraisonAI is a fork of the original [MervinPraison/PraisonAI](https://github.com/MervinPraison/PraisonAI) project.
    This edition is maintained by [Habdel-Edenfield](https://github.com/Habdel-Edenfield) and aims to be a **learning laboratory** for AI agent development.
    Our goal is to provide clear examples and practical documentation for building multi‑agent systems.
    The repository is under continuous development, with new features being added over time.
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    Contributor

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    high

    The README now correctly states this is a fork by Habdel-Edenfield. However, later in the 'Setup for Local Development' section (lines 560-564), the instruction is to clone https://github.com/MervinPraison/PraisonAI.git.

    Shouldn't this point to the Habdel-Edenfield/PraisonAI repository to ensure developers are working with this specific fork, especially since it's positioned as a 'learning laboratory' distinct from the original?

    # Ou, se o agente tem tarefas explícitas (veremos em "Tarefas"):
    # resultado = agente_roteirista.execute_task("Sua primeira tarefa aqui...")
    ```
    > Veja o arquivo completo em: [examples/python/agents/single-agent.py](https://github.com/MervinPraison/PraisonAI/blob/main/examples/python/agents/single-agent.py) (link para o repositório original)
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    Contributor

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    high

    This documentation file (and others, e.g., in the 'Ferramentas' section) links to examples in the original MervinPraison/PraisonAI repository (e.g., [examples/python/agents/single-agent.py](https://github.com/MervinPraison/PraisonAI/blob/main/examples/python/agents/single-agent.py)).

    Since this PR is for the Habdel-Edenfield fork, which is described as a 'learning laboratory', should these links point to examples within this fork? If the examples in the original repository are significantly different or if this fork plans to have its own tailored examples, linking to the original might cause confusion or direct users to code that doesn't align with this fork's specific learning objectives or modifications.

    Comment thread README.md
    Comment on lines +41 to +61
    - 🤖 **Automated Agent Creation** – [[Quick Guide]](docs/pt-br/03_usando_praisonai/04_criando_seu_primeiro_agente.md)
    - 🔄 **SelfReflection Agents** – [[Evaluator/Optimizer]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/07_avaliador_otimizador_agentico.md)
    - 🧠 **Reasoning Agents** – [[Autonomous Workflows]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/04_workflow_autonomo_agentico.md)
    - 👁️ **Multimodal Agents** – [[Multimodal Agents]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/09_agentes_multimodais.md)
    - 🤝 **MultiAgent Collaboration** – [[Collaboration Processes]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/01_processos_colaboracao_agentes.md)
    - 🎭 **Agent Workflows** – [[Overview]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/02_workflow_roteamento_agentico.md)
    - 📚 **Add Custom Knowledge** – [[RAG Concepts]](docs/pt-br/02_conceitos_fundamentais/06_conhecimento_rag.md)
    - 🧠 **Short- and LongTerm Memory** – [[Memory Concepts]](docs/pt-br/02_conceitos_fundamentais/05_memoria.md)
    - 📄 **Chat with PDFs** – [[RAG Concepts]](docs/pt-br/02_conceitos_fundamentais/06_conhecimento_rag.md#chat-with-pdf-agents)
    - 💻 **Code Interpreter Agents** – [[Code Interpreter Agents]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/10_code_interpreter_agents.md)
    - 📚 **RAG Agents** – [[RAG Concepts]](docs/pt-br/02_conceitos_fundamentais/06_conhecimento_rag.md)
    - 🤔 **Async & Parallel Processing** – [[Parallelization]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/05_paralelizacao_agentica.md)
    - 🔄 **Auto Agents** – [[Python Usage]](docs/pt-br/03_usando_praisonai/01_usando_com_python.md#explorando-mais-exemplos-python)
    - 🔢 **Math Agents** – [[Math Agents]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/11_math_agents.md)
    - 🎯 **Structured Output** – [[Structured Output]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/12_saida_estruturada.md)
    - 🔗 **LangChain Integration** – [[Tools]](docs/pt-br/02_conceitos_fundamentais/04_ferramentas.md#conceito-fundamental-ferramentas-tools)
    - 📞 **Callback Agents** – [[Callback Agents]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/13_callback_agents.md)
    - 🤏 **Mini Agents** – [[Mini Agents]](docs/pt-br/04_workflows_avancados/14_mini_agents.md)
    - 🛠️ **100+ Custom Tools** – [[Tools]](docs/pt-br/02_conceitos_fundamentais/04_ferramentas.md)
    - 📄 **YAML Configuration** – [[YAML Guide]](docs/pt-br/03_usando_praisonai/02_usando_com_yaml.md)
    - 💯 **100+ LLM Support** – [[LLM Models]](docs/pt-br/06_modelos_llm/00_usando_diferentes_llms.md)
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    medium

    The 'Key Features' section now links each feature to a specific documentation page, which is a great improvement for navigation! However, all these links currently point to the Portuguese (pt-br) versions of the documentation (e.g., docs/pt-br/03_usando_praisonai/04_criando_seu_primeiro_agente.md).

    Given that this PR aims to add extensive English documentation as well, would it be more appropriate for the main README.md (which is in English) to link to the English versions of these guides? Or perhaps provide parallel links if both are considered equally primary from the main README?

    Comment on lines +155 to +156

    Este arquivo serve como uma introdução geral ao PraisonAI. Nos próximos tópicos, detalharemos cada um desses recursos e conceitos.
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    medium

    The note about logos states: 'Os logos originais do PraisonAI (light/dark) não estão presentes neste repositório. Se desejar usá-los, você precisará baixá-los do repositório original... As referências de imagem neste arquivo foram ajustadas para ../recursos/logo_light.png e ../recursos/logo_dark.png.'

    This implies that the logo images will be broken by default for users cloning this repository, as the recursos folder or the images themselves don't seem to be part of this PR.

    Could we consider one of the following to improve user experience?

    • Including placeholder images.
    • Removing the <picture> element for the logos if they cannot be provided directly.
    • Making the instruction to add them manually much more prominent, perhaps in the main README or a setup guide for the documentation.

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