7-langchain自定义工具调用

自定义工具

在构建代理时，您需要为其提供一个 Tool 列表，以便代理可以使用这些工具。除了实际调用的函数之外，Tool 由几个组件组成：

属性	类型	描述
name	str	在提供给LLM或代理的工具集中必须是唯一的。
description	str	描述工具的功能。LLM或代理将使用此描述作为上下文。
args_schema	Pydantic BaseModel	可选但建议，可用于提供更多信息（例如，few-shot 示例）或验证预期参数。
return_direct	boolean	仅对代理相关。当为True时，在调用给定工具后，代理将停止并将结果直接返回给用户。

LangChain 提供了三种创建工具的方式：

1. 使用 @tool 装饰器 – 定义自定义工具的最简单方式。
2. 使用 StructuredTool.from_function 类方法 – 这类似于 @tool 装饰器，但允许更多配置和同步和异步实现的规范。
3. 通过子类化 BaseTool – 这是最灵活的方法，它提供了最大程度的控制，但需要更多的工作量和代码。

@tool 或 StructuredTool.from_function 类方法对于大多数用例应该足够了。提示：如果工具具有精心选择的名称、描述和 JSON 模式，模型的性能会更好。

from langchain_core.tools import tool

@tool
async def multiply(a:int, b:int) -> int:
    """两个数相乘"""
    return a * b


print(multiply.name)
print(multiply.description)
print(multiply.args)

# multiply
# 两个数相乘
# {'a': {'title': 'A', 'type': 'integer'}, 'b': {'title': 'B', 'type': 'integer'}}

from langchain_core.tools import StructuredTool
import asyncio
from pydantic import BaseModel, Field


class CalculatorInput(BaseModel):
    a: int = Field(description="first num")
    b: int = Field(description="second num")

def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """两个数相乘"""
    return a * b


async def a_add(a: int, b: int