Moștenirea Clasei BaseTool în CrewAI: Crearea Uneltelor Personalizate cu Validare Pydantic în CrewAI & Sisteme Multi-Agent

Definirea de clase robuste pentru unelte complexe ce necesită gestionarea erorilor, cache și argumente tipizate.

Sintaxă & invocare Python
from crewai.tools import BaseTool
class MyTool(BaseTool):
    name: str = 'my_tool'
    def _run(self, query: str) -> str: ...

Moștenirea clasei abstracte BaseTool este calea recomandată pentru crearea de unelte enterprise. Oferă validare strictă a intrărilor prin args_schema și permite execuție asincronă prin metoda _arun.

Exemplu complet

from pydantic import BaseModel, Field
from crewai.tools import BaseTool
from typing import Type

class InputVerificareDomeniu(BaseModel):
    domeniu: str = Field(..., description="Numele de domeniu web de verificat (ex: dexblog.ro)")

class VerificatorDNS(BaseTool):
    name: str = "verificator_dns"
    description: str = "Interoghează înregistrările DNS și validitatea certificatului SSL pentru un domeniu."
    args_schema: Type[BaseModel] = InputVerificareDomeniu

    def _run(self, domeniu: str) -> str:
        return f"Domeniul {domeniu} este activ, SSL valid emis de Let's Encrypt."

Asigură că agentul va transmite întotdeauna parametri corecți către backend.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Moștenirea Clasei BaseTool în CrewAI: Crearea Uneltelor Personalizate cu Validare Pydantic

Ai o întrebare despre Moștenirea Clasei BaseTool în CrewAI: Crearea Uneltelor Personalizate cu Validare Pydantic sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.