crewAI/docs/v1.15.1/ar/learn/create-custom-tools.mdx

---
title: إنشاء أدوات مخصصة
description: دليل شامل لصياغة واستخدام وإدارة الأدوات المخصصة ضمن إطار عمل CrewAI، بما في ذلك الوظائف الجديدة ومعالجة الأخطاء.
icon: hammer
mode: "wide"
---

## إنشاء واستخدام الأدوات في CrewAI

يقدم هذا الدليل تعليمات مفصلة لإنشاء أدوات مخصصة لإطار عمل CrewAI وكيفية إدارة واستخدام هذه الأدوات بكفاءة، مع دمج أحدث الوظائف مثل تفويض الأدوات ومعالجة الأخطاء واستدعاء الأدوات الديناميكي.

<Tip>
  **هل تريد نشر أداتك للمجتمع؟** إذا كنت تبني أداة يمكن أن تفيد الآخرين، اطلع على دليل [نشر أدوات مخصصة](/ar/guides/tools/publish-custom-tools) لتعلم كيفية تعبئة وتوزيع أداتك على PyPI.
</Tip>

### وراثة `BaseTool`

لإنشاء أداة مخصصة، ورث من `BaseTool` وعرّف السمات الضرورية بما في ذلك `args_schema` للتحقق من المدخلات وطريقة `_run`.

```python 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:
        return "Tool's result"
```

### استخدام مزخرف `tool`

```python Code
from crewai.tools import tool

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

### تعريف دالة تخزين مؤقت للأداة

```python 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:
    return True if some_condition else False

cached_tool.cache_function = my_cache_strategy
```

### إنشاء أدوات غير متزامنة

يدعم CrewAI الأدوات غير المتزامنة لعمليات I/O غير المحجوبة.

```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()
```