【AI智能体】Langchain 工具调用实战操作详解

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目录

一、前言

二、Tools 工具介绍

2.1 Tools 是什么

2.1.1 Tool 组成结构

2.1.2 Tool 的重要性

2.2 Tools 有什么作用

2.3 Tool 的特点

2.4 Tool 使用场景

三、工具的调用方式

3.1 工具的两种调用

3.1.1 直接调用

3.1.2 绑定到模型（主流）调用

3.1.3 工具调用完整流程

3.2 从Message流转看工具的调用

3.3 工具描述的各部分参数详解

3.3.1 convert_to_openai_to

3.3.2 description 说明

3.3.3 参数说明

3.3.4 参数类型说明

3.3.5 参数默认值

3.4 使用@tool装饰器定义工具

3.4.1 自定义工具描述：description

3.4.2 添加工具描述：description

3.4.3 更改工具名称

3.5 自定义args_schema

3.5.1 pydantic类型的定义

3.5.2 限定参数取值范围

3.6 使用Json Schema定义

四、写在最后

一、前言

在使用Langchain 进行智能体开发中，会涉及到一个非常重要的组件调用，就是工具（Tool），工具作为AI应用与大模型的中间层，承载着非常重要的角色，可以说搞清楚了Tool在其中的作用，对AI智能体调用的完整过程就有了一个深刻全面的理解，本篇将详细介绍下Langchain 中的工具使用。

二、Tools 工具介绍

2.1 Tools 是什么

LangChain 工具（Tool）是赋予大模型调用外部能力的标准化接口。

大模型本身只能生成文本，无法主动联网、查数据库、执行代码。工具就是把这些外部能力封装成 LLM 能理解、能调用的函数，让模型从“只会说”变成“能动手做”。