LangChain组件Tools/Toolkits详解（7）——工具调用与Toolkits

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分类专栏： LangChain详解 文章标签： langchain toolkits tool calling invoke run bind_tool ToolCall
于 2025-03-21 20:20:44 首次发布
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LangChain组件Tools/Toolkits详解（7）——工具调用与Toolkits


本章目录如下：

  1. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（1）——Tools接口与创建工具概述》
  2. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（2）——装饰器@tool》
  3. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（3）——结构化工具StructuredTool》
  4. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（4）——处理Error》
  5. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（5）——返回产物artifact》
  6. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（6）——特殊类型
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LangChain组件Tools/Toolkits详解（6）——特殊类型注解Annotations
shao918516的博客
03-20 1156
LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来，以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。
LangChain实现AgentExecutor调用tools
weixin_41227420的博客
02-22 3075
在我们使用LangChain进行我们自己功能开发时，同时想借助AI能力来帮我们处理数据并按照一定顺序去执行方法时，那么我们就会需要使用到Agent。如果你想直接返回工具生成的结果，可以再加上自定义输出,这部分可以自己打断点去看看内部实现步骤并且对于流程很有帮助。以上就是LangChain对于Tools的调用。如果你还有什么疑问可以加下面的公众号，联系我获取更多资源和解答。不过建议是更换为OPENAI Tools，它支持并行。这里由于我的方法比较单一，所以使用的是。
LLM之RAG实战（一）：使用Mistral-7b, LangChain, ChromaDB搭建自己的WEB聊天界面
wshzd的博客
12-04 3444
为了完成我们的任务，我们将使用HuggingFaceEmbeddings类，这是一个本地管道包装器，用于与Hugging Face Hub上托管的GTE模型进行交互。它的工作原理如下：我们设置了一个名为querying()的函数，它将查询作为主要输入，并使用一个名为history的名称巧妙的假参数来解决一个小问题。：既然你的文档已经嵌入并存储，当你向LLM提出特定问题时，它会embedding你的查询，并在向量存储中找到余弦相似度最接近你问题的句子；这两个问题的答案都符合预期，包括我们之前错过的那个问题。
07 一分钟搞懂langchain如何调用tool
qq_38959715的博客
06-10 919
Tool就是AI拿起来的锤子、铲子等工具，如何产出更完美的内容，借助外部tool很关键。那么在langchain中，Agent通过LLM进行思考并选择工具，具体如何选择并进一步使用工具呢？本文介绍了LangChain的核心组件和使用流程，重点解析了工具的初始化与调用机制。首先展示了典型的LangChain使用示例，包括语言模型初始化、提示模板创建和Agent构建。然后深入工具系统架构，指出所有工具继承自BaseTool基类，包含名称、描述和执行函数等核心属性。u
LLM之LangChain（六）| 使用LangGraph创建一个超级AI Agent
wshzd的博客
02-04 3364
Langgraph的特点是什么，以及如何在Langgraph中构建一个代理执行器，我们将探讨Langgraph中的聊天代理执行器以及如何在人类循环和聊天中修改Langgraph中的聊天agent执行器。这些将帮助我们利用现有的LangChain代理类，为我们的代理提供OpenAI的语言模型，并使用Tavily Python包实现搜索功能。通过观察LangSmith中的过程可以证实这一点，在LangSmith中，我们可以看到工具是第一个被调用的东西，然后是最后的语言模型调用。这是我们的人工验证步骤。
LangChain tools
xnuscd的博客
11-08 1376
name（名称）：工具的名称，必须唯一，这是代理识别工具时使用的唯一标识。description（描述）：可选但推荐使用的描述，代理使用它来确定工具的用途和使用场景。：布尔值，默认为False，用于指示工具的输出是否应直接返回给用户。：可选的，用于定义工具的输入参数，可以验证参数并提供更多的上下文信息。下面的使用装饰器定义工具本质 上是对Tool数据类的一种简化和语法糖。它通过@tool装饰器，简化了函数转换为工具的过程，而无需手动调用方法。文档还展示了如何使用。
LangChain调用tool集的原理剖析（包懂）
benben044的专栏
04-11 5405
在聊天场景中，针对用户的问题我们希望把问题逐一分解，每一步用一个工具得到分步答案，然后根据这个中间答案继续思考，再使用下一个工具得到另一个分步答案，直到最终得到想要的结果。这个场景非常匹配langchain工具。在langchain中，我们定义好很多工具，每个工具对解决一类问题。然后针对用户的输入，langchain会不停的思考，最终得到想要的答案。
第7章:在LangChain中如何调用函数Tools (Function Calling)
Hank的专栏
02-20 1513
这篇文章详细介绍了LangChain4j中工具（Tools）的概念和使用方法。工具允许LLM在生成文本的同时，触发外部操作（如调用API、执行代码等）。工具的基本概念：工具是LLM可以调用的外部功能，用于增强其能力（如数学计算、网络搜索等）。工具的声明和使用：通过ToolSpecification和@Tool注解，开发者可以定义工具并将其集成到LLM的交互中。工具的执行和反馈：LLM可以在响应中表达调用工具的意图，开发者需要执行工具并将结果反馈给LLM。高级抽象。
LangChain组件Tools/Toolkits详解（1）——Tools接口与创建工具概述
shao918516的博客
03-18 799
LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来，以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。
LangChain组件Tools/Toolkits详解（3）——结构化工具StructuredTool
shao918516的博客
03-19 980
LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来，以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。
LangChain组件Tools/Toolkits详解（2）——装饰器@tool
shao918516的博客
03-18 1212
LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来，以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。
工具和工具箱：LangChain中的Tool和Toolkits一览
像污秽一样的博客
11-18 1877
我们来一起看一看LangChain中各种强大的工具（Tool），以及如何使用它们。在之前的几节课中，我们深入讲解了LangChain中的代理。未来的AI Agent，应该就是以LLM为核心控制器的代理系统。而。
【带你 langchain 双排系列教程】7. LangChain自定义工具调用实战指南
u013257767的博客
02-23 815
完整项目代码包含更多高级功能实现，已发布于GitHub（示例仓库地址）。建议通过实际业务需求驱动工具开发，持续优化工具生态。工具（Tools）是LangChain的核心扩展机制，就像给智能系统装上瑞士军刀。通过本文的实践，我们不仅掌握了自定义工具的开发技巧，还学习了企业级应用的最佳实践。
1. langchain中的tool使用 (How to create tools)
No trade is free, but my contents are.
11-29 2264
首先，我们从定义一个简单的乘法工具开始。@tool# 查看工具的属性multiply接下来，我们定义一个异步的乘法工具。@tool我们可以使用注解来更详细地描述工具的参数。@tool) -> int:我们可以使用 Pydantic 库来更严格地定义工具的参数。# 查看工具的属性True我们可以自定义工具类。6Calculator我们可以自定义工具错误信息。",
[探索MultiOn Toolkit与LangChain的完美结合：打造更强大的AI工作流]
afTFODguAKBF的博客
11-20 445
MultiOn为AI代理的使用提供了强大的辅助能力，特别是与LangChain的结合。这种整合大大增强了开发者的工作流效率和工作流程的智能化。MultiOn 官方文档LangChain GitHub 仓库。
LangChain：引领语言模型进入新时代
Oven_OJAC的博客
12-01 1028
例如，他们都需要熟练掌握程序设计语言，有很强的逻辑思维能力，以及处理问题的技巧。我们的课程设计贯穿了从基础到高阶的全过程，每一个知识点都经过严谨的设计和深思熟虑，无论你是AI的初学者还是已经有一定基础的学习者，都能在我们的课程设计中找到你的位置。AIGC星辰大海-大模型工程师和产品专家深度训练营正是你学习AI大模型的最佳平台，我们帮助你从基础开始，逐步深入，让你成为AI领域的精英。现在立即添加我们的助教老师，除了我们的优质课程资源，你还有机会享受免费试听，与优秀的讲师近距离交流，提前感受课程的魅力。
LangChain函数调用
WellTung_666的博客
12-23 261
LangChain函数调用测试
LangChain：构建智能语言模型应用的开源框架
m0_59164304的博客
01-30 868
LangChain 是一个强大的开源框架，旨在帮助开发者快速构建和管理基于大语言模型（LLMs）的应用程序。随着自然语言处理技术的飞速发展，LLMs 在文本生成、对话系统、内容推荐等领域展现出巨大的潜力。然而，要充分利用这些强大的模型并整合到复杂的应用中，开发者需要处理许多复杂的任务，如上下文管理、调用外部工具和数据整合。LangChain 通过提供一套模块化、可扩展的工具，简化了这些过程。LangChain 的核心目标是使开发者能够构建 “智能” 应用，这些应用可以理解上下文、动态调整和集成外部资源。
LangChain 核心概念有哪些
最新发布
06-27
引用[1]提到：LangChain核心概念包括模块化设计、预定义工具、Agents和Toolkits等，这些概念带来高效开发、可扩展性、智能化响应和优化用户体验的优势。引用[2]和[3]则从比喻的角度解释了LangChain的作用，即让聊天...
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