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title: Criar Ferramentas Personalizadas
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description: Guia abrangente sobre como criar, utilizar e gerenciar ferramentas personalizadas dentro do framework CrewAI, incluindo novas funcionalidades e tratamento de erros.
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icon: hammer
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## Criando e Utilizando Ferramentas no CrewAI
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Este guia traz instruções detalhadas sobre como criar ferramentas personalizadas para o framework CrewAI e como gerenciar e utilizar essas ferramentas de forma eficiente,
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incorporando funcionalidades recentes, como delegação de ferramentas, tratamento de erros e chamada dinâmica de ferramentas. Destaca também a importância de ferramentas de colaboração,
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permitindo que agentes executem uma ampla gama de ações.
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### Subclassificando `BaseTool`
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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`.
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```python Code
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from typing import Type
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from crewai.tools import BaseTool
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from pydantic import BaseModel, Field
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class MyToolInput(BaseModel):
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"""Input schema for MyCustomTool."""
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argument: str = Field(..., description="Description of the argument.")
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class MyCustomTool(BaseTool):
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name: str = "Name of my tool"
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description: str = "What this tool does. It's vital for effective utilization."
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args_schema: Type[BaseModel] = MyToolInput
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def _run(self, argument: str) -> str:
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# Your tool's logic here
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return "Tool's result"
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```
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### Usando o Decorador `tool`
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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,
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oferecendo uma maneira concisa e eficiente de criar ferramentas especializadas de acordo com suas necessidades.
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```python Code
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from crewai.tools import tool
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@tool("Tool Name")
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def my_simple_tool(question: str) -> str:
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"""Tool description for clarity."""
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# Tool logic here
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return "Tool output"
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```
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### Definindo uma Função de Cache para a Ferramenta
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Para otimizar o desempenho da ferramenta com cache, defina estratégias de cache personalizadas utilizando o atributo `cache_function`.
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```python Code
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@tool("Tool with Caching")
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def cached_tool(argument: str) -> str:
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"""Tool functionality description."""
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return "Cacheable result"
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def my_cache_strategy(arguments: dict, result: str) -> bool:
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# Define custom caching logic
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return True if some_condition else False
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cached_tool.cache_function = my_cache_strategy
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```
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Seguindo essas orientações e incorporando novas funcionalidades e ferramentas de colaboração nos seus processos de criação e gerenciamento de ferramentas,
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você pode aproveitar ao máximo as capacidades do framework CrewAI, aprimorando tanto a experiência de desenvolvimento quanto a eficiência dos seus agentes de IA. |