# Chamada de ferramentas assíncronas
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Diferentemente da chamada síncrona tradicional de ferramentas, em que a IA espera silenciosamente pelos resultados da ferramenta, a abordagem assíncrona do Amazon Nova 2 Sonic permite:
+ Continuar aceitando a entrada do usuário enquanto as ferramentas estão em execução
+ Responder a novas perguntas sem esperar pelos resultados pendentes da ferramenta
+ Gerenciar várias chamadas de ferramentas simultaneamente
+ Manter o fluxo natural da conversa sem pausas desconfortáveis
+ Nenhuma configuração extra é necessária. A chamada de ferramentas assíncrona funciona sem configurações adicionais.

## Como funciona
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Quando o Nova 2 Sonic faz uma chamada de ferramenta, ele não pausa a conversa. Em vez disso, ele continua ouvindo e respondendo naturalmente até que a ferramenta retorne o resultado.

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/nova/latest/nova2-userguide/images/Asynchronous-Tool-Calling_6.png)


## Gerenciamento das interrupções do usuário
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Se um usuário alterar sua solicitação enquanto uma ferramenta está sendo executada, o Nova 2 Sonic lida como essa questão de forma inteligente, sem cancelar as chamadas de ferramentas pendentes.

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/nova/latest/nova2-userguide/images/Asynchronous-User-Interruption_7.png)


Cenário de exemplo

```
User: "Can I book a flight from Boston to Chicago?"
                Agent: "Sure, let me look that up for you."
                Agent: [initiates tool call for Chicago flights]
                User: "Actually, I want to go to Seattle"
                Agent: "Ok let me update that search"
                Agent: [initiates tool call for Seattle flights]
                [First tool returns with Chicago flight results]
                Agent: [receives Chicago results and processes them contextually]
```

## Como funciona
<a name="sonic-async-tools-how-it-works"></a>

Os resultados da ferramenta são sempre entregues: quando uma chamada de ferramenta é concluída, seu resultado é sempre enviado ao modelo, mesmo que o usuário tenha alterado sua solicitação. O modelo usa seus recursos de raciocínio para determinar como lidar com as informações.

Processamento sensível ao contexto: o modelo compreende o contexto da conversa e pode lidar adequadamente com os resultados desatualizados das ferramentas. Por exemplo:
+ Se o usuário disser “obrigado” depois de mudar de ideia, o modelo ainda precisará dos resultados originais para contextualizar
+ Se o usuário alterar sua solicitação, o modelo poderá reconhecer os resultados originais enquanto se concentra na nova solicitação

Sem cancelamento automático: o sistema não cancela nem ignora automaticamente as chamadas de ferramentas com base nas novas entradas do usuário. Isso garante que o modelo tenha informações completas para tomar decisões inteligentes sobre como responder.