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# Ferramentas

> Defina ferramentas Python validadas, sujeitas a aprovação, manuais e que geram progresso.

Crie valores `AgentTool` e passe-os por `define_tool(...)`. As ferramentas podem definir:

* `parameters` JSON exibidos ao modelo
* validadores chamáveis `input_schema`, `output_schema` e `event_schema`
* `timeout_ms` e `execute(input, runtime)`
* `require_approval` booleano ou chamável
* `on_tool_called` e `on_response_received` para trabalho interativo
* `next_turn_params` e `on_error="return-to-model"`

Chame `runtime.emit_progress(value)` para resultados preliminares e `runtime.set_context(value)` quando os próximos turnos precisarem de um contexto atualizado da aplicação.

Use `AgentToolExecutionConfig(tool_concurrency=...)` para ferramentas independentes. Os resultados salvos mantêm a ordem das chamadas do modelo mesmo quando as execuções se sobrepõem.

## Relacionados

* [Estado e aprovação](./agent-sdk-state-and-approval.mdx)
* [Controles da execução](./agent-sdk-run-controls.mdx)


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