feat: native async tool support
Some checks failed
CodeQL Advanced / Analyze (actions) (push) Has been cancelled
CodeQL Advanced / Analyze (python) (push) Has been cancelled
Notify Downstream / notify-downstream (push) Has been cancelled
Check Documentation Broken Links / Check broken links (push) Has been cancelled
Mark stale issues and pull requests / stale (push) Has been cancelled

- add async support for tools
- add async tool tests
- improve tool decorator typing
- fix _run backward compatibility
- update docs and improve readability of docstrings
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Greyson LaLonde
2025-12-02 16:39:58 -05:00
committed by GitHub
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@@ -66,5 +66,55 @@ def my_cache_strategy(arguments: dict, result: str) -> bool:
cached_tool.cache_function = my_cache_strategy
```
### 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.
#### 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:
```python 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()
```
#### Subclassificando `BaseTool` com Suporte Assíncrono
Para maior controle, herde de `BaseTool` e implemente os métodos `_run` (síncrono) e `_arun` (assíncrono):
```python 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.
você pode aproveitar ao máximo as capacidades do framework CrewAI, aprimorando tanto a experiência de desenvolvimento quanto a eficiência dos seus agentes de IA.