​
Introdução

A CrewAI oferece a capacidade de iniciar uma crew de forma assíncrona, permitindo que você comece a execução da crew de maneira não bloqueante. Esse recurso é especialmente útil quando você deseja executar múltiplas crews simultaneamente ou quando precisa realizar outras tarefas enquanto a crew está em execução.

​
Execução Assíncrona de Crew

Para iniciar uma crew de forma assíncrona, utilize o método kickoff_async(). Este método inicia a execução da crew em uma thread separada, permitindo que a thread principal continue executando outras tarefas.

​
Assinatura do Método

Code
def kickoff_async(self, inputs: dict) -> CrewOutput:

​
Parâmetros

  • inputs (dict): Um dicionário contendo os dados de entrada necessários para as tarefas.

​
Retorno

  • CrewOutput: Um objeto que representa o resultado da execução da crew.

​
Possíveis Casos de Uso

  • Geração Paralela de Conteúdo: Inicie múltiplas crews independentes de forma assíncrona, cada uma responsável por gerar conteúdo sobre temas diferentes. Por exemplo, uma crew pode pesquisar e redigir um artigo sobre tendências em IA, enquanto outra gera posts para redes sociais sobre o lançamento de um novo produto. Cada crew atua de forma independente, permitindo a escala eficiente da produção de conteúdo.
  • Tarefas Conjuntas de Pesquisa de Mercado: Lance múltiplas crews de forma assíncrona para realizar pesquisas de mercado em paralelo. Uma crew pode analisar tendências do setor, outra examinar estratégias de concorrentes e ainda outra avaliar o sentimento do consumidor. Cada crew conclui sua tarefa de forma independente, proporcionando insights mais rápidos e abrangentes.
  • Módulos Independentes de Planejamento de Viagem: Execute crews separadas para planejar diferentes aspectos de uma viagem de forma independente. Uma crew pode cuidar das opções de voo, outra das acomodações e uma terceira do planejamento das atividades. Cada crew trabalha de maneira assíncrona, permitindo que os vários componentes da viagem sejam planejados ao mesmo tempo e de maneira independente, para resultados mais rápidos.

​
Exemplo: Execução Assíncrona de uma Única Crew

Veja um exemplo de como iniciar uma crew de forma assíncrona utilizando asyncio e aguardando o resultado:
Code
import asyncio
from crewai import Crew, Agent, Task

# Create an agent with code execution enabled
coding_agent = Agent(
    role="Analista de Dados Python",
    goal="Analisar dados e fornecer insights usando Python",
    backstory="Você é um analista de dados experiente com fortes habilidades em Python.",
    allow_code_execution=True
)

# Create a task that requires code execution
data_analysis_task = Task(
    description="Analise o conjunto de dados fornecido e calcule a idade média dos participantes. Idades: {ages}",
    agent=coding_agent,
    expected_output="A idade média dos participantes."
)

# Create a crew and add the task
analysis_crew = Crew(
    agents=[coding_agent],
    tasks=[data_analysis_task]
)

# Async function to kickoff the crew asynchronously
async def async_crew_execution():
    result = await analysis_crew.kickoff_async(inputs={"ages": [25, 30, 35, 40, 45]})
    print("Crew Result:", result)

# Run the async function
asyncio.run(async_crew_execution())

​
Exemplo: Execução Assíncrona de Múltiplas Crews

Neste exemplo, mostraremos como iniciar múltiplas crews de forma assíncrona e aguardar todas serem concluídas usando asyncio.gather():
Code
import asyncio
from crewai import Crew, Agent, Task

# Create an agent with code execution enabled
coding_agent = Agent(
    role="Analista de Dados Python",
    goal="Analisar dados e fornecer insights usando Python",
    backstory="Você é um analista de dados experiente com fortes habilidades em Python.",
    allow_code_execution=True
)

# Create tasks that require code execution
task_1 = Task(
    description="Analise o primeiro conjunto de dados e calcule a idade média dos participantes. Idades: {ages}",
    agent=coding_agent,
    expected_output="A idade média dos participantes."
)

task_2 = Task(
    description="Analise o segundo conjunto de dados e calcule a idade média dos participantes. Idades: {ages}",
    agent=coding_agent,
    expected_output="A idade média dos participantes."
)

# Create two crews and add tasks
crew_1 = Crew(agents=[coding_agent], tasks=[task_1])
crew_2 = Crew(agents=[coding_agent], tasks=[task_2])

# Async function to kickoff multiple crews asynchronously and wait for all to finish
async def async_multiple_crews():
    # Create coroutines for concurrent execution
    result_1 = crew_1.kickoff_async(inputs={"ages": [25, 30, 35, 40, 45]})
    result_2 = crew_2.kickoff_async(inputs={"ages": [20, 22, 24, 28, 30]})

    # Wait for both crews to finish
    results = await asyncio.gather(result_1, result_2)

    for i, result in enumerate(results, 1):
        print(f"Crew {i} Result:", result)

# Run the async function
asyncio.run(async_multiple_crews())