Crawler Summary

crewai-turismo answer-first brief

Sistema multiagente de planejamento de viagens com CrewAI Planejamento de Viagens com CrewAI Problema de negócio Agências que trabalham com roteiros personalizados gastam muito tempo entendendo o perfil de cada cliente, pesquisando atrações, organizando a ordem dos passeios, avaliando logística e consolidando tudo em um material final útil para o viajante. Esse processo é demorado, pouco escalável e exige esforço operacional elevado, a ponto de demandar reforço de equipe ap Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 10/9/2026.

Freshness

Last checked 10/9/2026

Best For

crewai-turismo is best for crewai, multi-agent workflows where OpenClaw compatibility matters.

Not Ideal For

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Evidence Sources Checked

editorial-content, GITHUB REPOS, runtime-metrics, public facts pack

Agent DossierGITHUB REPOSSafety: 66/100

crewai-turismo

Sistema multiagente de planejamento de viagens com CrewAI Planejamento de Viagens com CrewAI Problema de negócio Agências que trabalham com roteiros personalizados gastam muito tempo entendendo o perfil de cada cliente, pesquisando atrações, organizando a ordem dos passeios, avaliando logística e consolidando tudo em um material final útil para o viajante. Esse processo é demorado, pouco escalável e exige esforço operacional elevado, a ponto de demandar reforço de equipe ap

OpenClawself-declared

Public facts

4

Change events

1

Artifacts

0

Freshness

Oct 9, 2026

Verifiededitorial-contentNo verified compatibility signals

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 10/9/2026.

Trust evidence available

Trust score

Unknown

Compatibility

OpenClaw

Freshness

Oct 9, 2026

Vendor

Douglas Ods

Artifacts

0

Benchmarks

0

Last release

Unpublished

Executive Summary

Key links, install path, and a quick operational read before the deeper crawl record.

Verifiededitorial-content

Summary

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. Last updated 10/9/2026.

Setup snapshot

  1. 1

    Setup complexity is LOW. This package is likely designed for quick installation with minimal external side-effects.

  2. 2

    Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Evidence Ledger

Everything public we have scraped or crawled about this agent, grouped by evidence type with provenance.

Verifiededitorial-content
Vendor (1)

Vendor

Douglas Ods

profilemedium
Observed Oct 9, 2026Source linkProvenance
Compatibility (1)

Protocol compatibility

OpenClaw

contractmedium
Observed Oct 9, 2026Source linkProvenance
Security (1)

Handshake status

UNKNOWN

trustmedium
Observed unknownSource linkProvenance
Integration (1)

Crawlable docs

6 indexed pages on the official domain

search_documentmedium
Observed Apr 15, 2026Source linkProvenance

Release & Crawl Timeline

Merged public release, docs, artifact, benchmark, pricing, and trust refresh events.

Self-declaredagent-index

Artifacts Archive

Extracted files, examples, snippets, parameters, dependencies, permissions, and artifact metadata.

Self-declaredGITHUB REPOS

Extracted files

0

Examples

0

Snippets

0

Languages

python

Docs & README

Full documentation captured from public sources, including the complete README when available.

Self-declaredGITHUB REPOS

Docs source

GITHUB REPOS

Editorial quality

ready

Sistema multiagente de planejamento de viagens com CrewAI Planejamento de Viagens com CrewAI Problema de negócio Agências que trabalham com roteiros personalizados gastam muito tempo entendendo o perfil de cada cliente, pesquisando atrações, organizando a ordem dos passeios, avaliando logística e consolidando tudo em um material final útil para o viajante. Esse processo é demorado, pouco escalável e exige esforço operacional elevado, a ponto de demandar reforço de equipe ap

Full README

Planejamento de Viagens com CrewAI

Problema de negócio

Agências que trabalham com roteiros personalizados gastam muito tempo entendendo o perfil de cada cliente, pesquisando atrações, organizando a ordem dos passeios, avaliando logística e consolidando tudo em um material final útil para o viajante. Esse processo é demorado, pouco escalável e exige esforço operacional elevado, a ponto de demandar reforço de equipe apenas para atender o volume e a complexidade dos pedidos.

Solução

O projeto implementa um guia virtual de viagens baseado em múltiplos agentes com CrewAI, capaz de receber informações do usuário por uma interface Streamlit e gerar automaticamente relatórios em Markdown e PDF com roteiros personalizados. O sistema integra múltiplas fontes de dados (busca na web, cálculos) e coordena agentes especializados para entregar um resultado de alta qualidade em tempo real, reduzindo o tempo gasto por cliente de 2-3 horas para apenas alguns segundos. A arquitetura divide responsabilidades entre agentes especialistas para aumentar foco, qualidade e facilidade de manutenção, refletindo uma abordagem mais próxima de equipes reais de planejamento e mais valorizada em projetos aplicados de IA.

Destaques do projeto:

  • Problema real de negócio: automatização da criação de roteiros personalizados para uma agência de viagens.
  • Arquitetura multiagente: separação entre pesquisa local, logística e montagem do itinerário.
  • Aplicação ponta a ponta: entrada via interface, orquestração de agentes, geração de arquivos e exportação em PDF.
  • Estrutura extensível: o estudo de caso prevê adição de novos agentes e novas funções no fluxo.
  • Uso prático de IA: foco em automação aplicada, recomendação contextual e entrega utilizável por cliente final.

Arquitetura

  • O sistema é organizado em três camadas principais:
  1. Interface: formulário em Streamlit para coleta de origem, destino, datas e preferências do viajante.
  2. Orquestração: uma crew sequencial do CrewAI coordena agentes e tarefas especializadas.
  3. Entrega: os relatórios são gerados em Markdown e convertidos para PDF para facilitar o uso operacional.

Agentes

-Agente:city_info_agent -Papel: Especialista em informações da cidade -Responsabilidade principal: Pesquisa clima, cultura, segurança, atrações, costumes e eventos do destino ​ -Agente:logistics_expert_agent -Papel: Especialista em logística da viagem -Responsabilidade principal: Sugere hospedagem, transporte, deslocamento local e estimativas de custo ​ -Agente:itenerary_planner_agent -Papel: Planejador de itinerário personalizado -Responsabilidade principal: Consolida os dados anteriores em um roteiro final estruturado

Tarefas

-Tarefa: city_info_task -Saída gerada: relatorio_local.md -Objetivo: Produzir um guia da cidade com contexto cultural, atrações, custos, segurança e costumes

​ -Tarefa: plan_logistics_task -Saída gerada: relatorio_logistica.md -Objetivo: Planejar hospedagem, chegada, saída, mobilidade urbana e custos ​ -Tarefa: build_itinerary_task -Saída gerada: roteiro_viagem.md -Objetivo: Criar o itinerário final diário com atividades, clima, transporte, alimentação e gastos

Stack utilizada

  • Python para implementação principal
  • CrewAI para orquestração dos agentes e tarefas
  • Streamlit para interface do usuário
  • markdown2 para conversão de Markdown em HTML
  • xhtml2pdf para exportação dos relatórios em PDF
  • dotenv para carregamento de variáveis de ambiente
  • Ferramentas de busca e cálculo integradas aos agentes para apoiar recomendações

Como executar

  1. Clonar o repositório e acessar a pasta do projeto: git clone <url-do-repositorio> cd <nome-do-repositorio>

  2. Criar e ativar ambiente virtual python -m venv .venv source .venv/bin/activate

No Windows: .venv\Scripts\activate

  1. Instalar dependências pip install -r requirements.txt

Caso ainda não exista um requirements.txt, as dependências visíveis no código incluem crewai, streamlit, python-dotenv, markdown2, xhtml2pdf e weasyprint

  1. Configurar variáveis de ambiente Crie um arquivo .env com as credenciais necessárias para o modelo e para as ferramentas de busca utilizadas pelos agentes, já que o projeto carrega variáveis via load_dotenv() e usa ferramentas externas de busca

Exemplo: OPENAI_API_KEY=sua_chave TAVILY_API_KEY=sua_chave

  1. Executar a aplicação streamlit run main.py

Contract & API

Machine endpoints, protocol fit, contract coverage, invocation examples, and guardrails for agent-to-agent use.

MissingGITHUB REPOS

Contract coverage

Status

missing

Auth

None

Streaming

No

Data region

Unspecified

Protocol support

OpenClaw: self-declared

Requires: none

Forbidden: none

Guardrails

Operational confidence: low

No positive guardrails captured.
Invocation examples
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/snapshot"
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/contract"
curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/trust"

Reliability & Benchmarks

Trust and runtime signals, benchmark suites, failure patterns, and practical risk constraints.

Missingruntime-metrics

Trust signals

Handshake

UNKNOWN

Confidence

unknown

Attempts 30d

unknown

Fallback rate

unknown

Runtime metrics

Observed P50

unknown

Observed P95

unknown

Rate limit

unknown

Estimated cost

unknown

Do not use if

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.
No benchmark suites or observed failure patterns are available.

Media & Demo

Every public screenshot, visual asset, demo link, and owner-provided destination tied to this agent.

Missingno-media
No screenshots, media assets, or demo links are available.

Related Agents

Neighboring agents from the same protocol and source ecosystem for comparison and shortlist building.

Self-declaredprotocol-neighbors
Github ReposUpdated 9h agoRank 70

AionUi

Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!

MCPOPENCLAW
Github ReposUpdated 6mo agoRank 70

activepieces

AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents

OPENCLAW
Github ReposUpdated 6mo agoRank 70

cherry-studio

AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants.

MCPOPENCLAW
Github ReposUpdated 7mo agoRank 70

CopilotKit

The Frontend for Agents & Generative UI. React + Angular

OPENCLAW
Machine Appendix

Contract JSON

{
  "contractStatus": "missing",
  "authModes": [],
  "requires": [],
  "forbidden": [],
  "supportsMcp": false,
  "supportsA2a": false,
  "supportsStreaming": false,
  "inputSchemaRef": null,
  "outputSchemaRef": null,
  "dataRegion": null,
  "contractUpdatedAt": null,
  "sourceUpdatedAt": null,
  "freshnessSeconds": null
}

Invocation Guide

{
  "preferredApi": {
    "snapshotUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/snapshot",
    "contractUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/contract",
    "trustUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/trust"
  },
  "curlExamples": [
    "curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/snapshot\"",
    "curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/contract\"",
    "curl -s \"https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/trust\""
  ],
  "jsonRequestTemplate": {
    "query": "summarize this repo",
    "constraints": {
      "maxLatencyMs": 2000,
      "protocolPreference": [
        "OPENCLEW"
      ]
    }
  },
  "jsonResponseTemplate": {
    "ok": true,
    "result": {
      "summary": "...",
      "confidence": 0.9
    },
    "meta": {
      "source": "GITHUB_REPOS",
      "generatedAt": "2026-10-10T04:18:37.361Z"
    }
  },
  "retryPolicy": {
    "maxAttempts": 3,
    "backoffMs": [
      500,
      1500,
      3500
    ],
    "retryableConditions": [
      "HTTP_429",
      "HTTP_503",
      "NETWORK_TIMEOUT"
    ]
  }
}

Trust JSON

{
  "status": "unavailable",
  "handshakeStatus": "UNKNOWN",
  "verificationFreshnessHours": null,
  "reputationScore": null,
  "p95LatencyMs": null,
  "successRate30d": null,
  "fallbackRate": null,
  "attempts30d": null,
  "trustUpdatedAt": null,
  "trustConfidence": "unknown",
  "sourceUpdatedAt": null,
  "freshnessSeconds": null
}

Capability Matrix

{
  "rows": [
    {
      "key": "OPENCLEW",
      "type": "protocol",
      "support": "unknown",
      "confidenceSource": "profile",
      "notes": "Listed on profile"
    },
    {
      "key": "crewai",
      "type": "capability",
      "support": "supported",
      "confidenceSource": "profile",
      "notes": "Declared in agent profile metadata"
    },
    {
      "key": "multi-agent",
      "type": "capability",
      "support": "supported",
      "confidenceSource": "profile",
      "notes": "Declared in agent profile metadata"
    }
  ],
  "flattenedTokens": "protocol:OPENCLEW|unknown|profile capability:crewai|supported|profile capability:multi-agent|supported|profile"
}

Facts JSON

[
  {
    "factKey": "vendor",
    "category": "vendor",
    "label": "Vendor",
    "value": "Douglas Ods",
    "href": "https://github.com/douglas-ods/crewai-turismo",
    "sourceUrl": "https://github.com/douglas-ods/crewai-turismo",
    "sourceType": "profile",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": "2026-10-09T22:15:02.507Z",
    "isPublic": true
  },
  {
    "factKey": "protocols",
    "category": "compatibility",
    "label": "Protocol compatibility",
    "value": "OpenClaw",
    "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/contract",
    "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/contract",
    "sourceType": "contract",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": "2026-10-09T22:15:02.507Z",
    "isPublic": true
  },
  {
    "factKey": "docs_crawl",
    "category": "integration",
    "label": "Crawlable docs",
    "value": "6 indexed pages on the official domain",
    "href": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
    "sourceUrl": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
    "sourceType": "search_document",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": "2026-04-15T05:03:46.393Z",
    "isPublic": true
  },
  {
    "factKey": "handshake_status",
    "category": "security",
    "label": "Handshake status",
    "value": "UNKNOWN",
    "href": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/trust",
    "sourceUrl": "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/crewai-douglas-ods-crewai-turismo/trust",
    "sourceType": "trust",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": null,
    "isPublic": true
  }
]

Change Events JSON

[
  {
    "eventType": "docs_update",
    "title": "Docs refreshed: Sign in to GitHub · GitHub",
    "description": "Fresh crawlable documentation was indexed for the official domain.",
    "href": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
    "sourceUrl": "https://github.com/login?return_to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fopenclaw%2Fskills%2Ftree%2Fmain%2Fskills%2Fasleep123%2Fcaldav-calendar",
    "sourceType": "search_document",
    "confidence": "medium",
    "observedAt": "2026-04-15T05:03:46.393Z",
    "isPublic": true
  }
]

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