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Criando e Utilizando Ferramentas no CrewAI

Este guia traz instruções detalhadas sobre como criar ferramentas personalizadas para o framework CrewAI e como gerenciar e utilizar essas ferramentas de forma eficiente, incorporando funcionalidades recentes, como delegação de ferramentas, tratamento de erros e chamada dinâmica de ferramentas. Destaca também a importância de ferramentas de colaboração, permitindo que agentes executem uma ampla gama de ações.

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Subclassificando BaseTool

Para criar uma ferramenta personalizada, herde de BaseTool e defina os atributos necessários, incluindo o args_schema para validação de entrada e o método _run.
Code
from typing import Type
from crewai.tools import BaseTool
from pydantic import BaseModel, Field

class MyToolInput(BaseModel):
    """Input schema for MyCustomTool."""
    argument: str = Field(..., description="Description of the argument.")

class MyCustomTool(BaseTool):
    name: str = "Name of my tool"
    description: str = "What this tool does. It's vital for effective utilization."
    args_schema: Type[BaseModel] = MyToolInput

    def _run(self, argument: str) -> str:
        # Your tool's logic here
        return "Tool's result"

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Usando o Decorador tool

Como alternativa, você pode utilizar o decorador de ferramenta @tool. Esta abordagem permite definir os atributos e as funcionalidades da ferramenta diretamente em uma função, oferecendo uma maneira concisa e eficiente de criar ferramentas especializadas de acordo com suas necessidades.
Code
from crewai.tools import tool

@tool("Tool Name")
def my_simple_tool(question: str) -> str:
    """Tool description for clarity."""
    # Tool logic here
    return "Tool output"

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Definindo uma Função de Cache para a Ferramenta

Para otimizar o desempenho da ferramenta com cache, defina estratégias de cache personalizadas utilizando o atributo cache_function.
Code
@tool("Tool with Caching")
def cached_tool(argument: str) -> str:
    """Tool functionality description."""
    return "Cacheable result"

def my_cache_strategy(arguments: dict, result: str) -> bool:
    # Define custom caching logic
    return True if some_condition else False

cached_tool.cache_function = my_cache_strategy

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Criando Ferramentas Assíncronas

O CrewAI suporta ferramentas assíncronas para operações de I/O não bloqueantes. Isso é útil quando sua ferramenta precisa fazer requisições HTTP, consultas a banco de dados ou outras operações de I/O.

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Usando o Decorador @tool com Funções Assíncronas

A maneira mais simples de criar uma ferramenta assíncrona é usando o decorador @tool com uma função async:
Code
import aiohttp
from crewai.tools import tool

@tool("Async Web Fetcher")
async def fetch_webpage(url: str) -> str:
    """Fetch content from a webpage asynchronously."""
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

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Subclassificando BaseTool com Suporte Assíncrono

Para maior controle, herde de BaseTool e implemente os métodos _run (síncrono) e _arun (assíncrono):
Code
import requests
import aiohttp
from crewai.tools import BaseTool
from pydantic import BaseModel, Field

class WebFetcherInput(BaseModel):
    """Input schema for WebFetcher."""
    url: str = Field(..., description="The URL to fetch")

class WebFetcherTool(BaseTool):
    name: str = "Web Fetcher"
    description: str = "Fetches content from a URL"
    args_schema: type[BaseModel] = WebFetcherInput

    def _run(self, url: str) -> str:
        """Synchronous implementation."""
        return requests.get(url).text

    async def _arun(self, url: str) -> str:
        """Asynchronous implementation for non-blocking I/O."""
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url) as response:
                return await response.text()
Seguindo essas orientações e incorporando novas funcionalidades e ferramentas de colaboração nos seus processos de criação e gerenciamento de ferramentas, você pode aproveitar ao máximo as capacidades do framework CrewAI, aprimorando tanto a experiência de desenvolvimento quanto a eficiência dos seus agentes de IA.