zy187
593 lines
20 KiB
Python
593 lines
20 KiB
Python
"""
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Step 01: 理解 Tool - 工具系统基础
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🎓 本节内容：
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1. 什么是 Tool？
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2. 如何定义一个 Tool？
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3. 如何设计可扩展的工具系统？
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"""
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from abc import ABC, abstractmethod
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from typing import Any, Dict, Optional
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from dataclasses import dataclass
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import json
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# 第一部分：理解 Tool 的基本结构
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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"""
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在开始写代码之前，我们先理解 Tool 的本质：
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Tool = 名称 + 描述 + 执行逻辑
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为什么这样设计？因为 LLM 选择工具时只看：
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1. 工具名称（叫什么）
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2. 工具描述（什么时候用）
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然后 LLM 会决定：是否调用这个工具？调用时传什么参数？
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所以一个好的 Tool 设计，必须：
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- 名称清晰、一目了然
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- 描述准确、告诉 LLM 何时使用
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- 执行逻辑独立、不影响其他工具
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"""
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# 第二部分：定义 Tool 的数据结构
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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@dataclass # Python 数据类，自动生成 __init__ 等方法
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class ToolResult:
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"""
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Tool 执行结果的数据结构
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为什么需要单独定义这个？
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因为 Tool 执行可能成功，也可能失败，我们需要统一格式来传递结果。
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属性说明：
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success: 是否执行成功
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result: 执行结果（如果成功）
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error: 错误信息（如果失败）
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metadata: 额外元数据（如执行时间、使用的参数等）
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"""
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success: bool
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result: Any = None
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error: Optional[str] = None
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metadata: Dict[str, Any] = None
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def __post_init__(self):
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"""初始化后确保 metadata 不为 None"""
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if self.metadata is None:
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self.metadata = {}
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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# 第三部分：定义抽象 Tool 基类（重要概念）
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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class BaseTool(ABC):
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"""
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所有工具的抽象基类
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为什么需要抽象基类？
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因为我们希望所有工具都有统一的接口，这样：
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1. 任意 Tool 都可以被统一管理
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2. 新增 Tool 时不需要修改已有代码（开闭原则）
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3. 可以批量操作所有 Tool
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抽象基类 = 定义"接口规范"，子类负责"具体实现"
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"""
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# ============================================================
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# 属性：每个 Tool 必须有的特性
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# ============================================================
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@property
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@abstractmethod
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def name(self) -> str:
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"""
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工具名称
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为什么用 @property？
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因为 name 通常是只读的，我们不希望运行时被随意修改
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为什么用 @abstractmethod？
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因为这是一个"抽象方法"，所有子类必须实现
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如果不实现，Python 会报错，强制你提供具体实现
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"""
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pass
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@property
|
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@abstractmethod
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def description(self) -> str:
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||
"""
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工具描述
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这是 LLM 理解"何时使用这个工具"的关键！
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描述越准确，LLM 越能正确选择工具。
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好的描述应该包含：
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1. 工具能做什么
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2. 输入参数是什么
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3. 输出结果是什么
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4. 适用的场景
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"""
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||
pass
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||
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# ============================================================
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# 方法：Tool 的核心执行逻辑
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# ============================================================
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@abstractmethod
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def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
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"""
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执行工具
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参数使用 **kwargs 的原因：
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不同的 Tool 可能需要不同的参数
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用 **kwargs 可以接受任意参数，具体由子类决定
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返回 ToolResult 而不是直接返回值的原因：
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1. 统一成功/失败的判断
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2. 可以附带错误信息
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3. 可以附带元数据（执行时间、使用的参数等）
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为什么是抽象方法？
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因为"如何执行"是每个工具自己的事，基类不知道具体逻辑
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"""
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||
pass
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||
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# ============================================================
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# 辅助方法：让 Tool 更容易使用
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# ============================================================
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def to_dict(self) -> dict:
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"""
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||
将 Tool 转换为字典格式
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这个方法用于：
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1. 给 LLM 展示可用的工具列表
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2. 序列化/反序列化工具配置
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返回格式：
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{
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"name": "工具名称",
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||
"description": "工具描述",
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"parameters": {...} # 可选，参数schema
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}
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"""
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return {
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"name": self.name,
|
||
"description": self.description,
|
||
}
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||
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def __repr__(self) -> str:
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||
"""调试时显示工具信息"""
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||
return f"<Tool: {self.name}>"
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||
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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||
# 第四部分：实现具体的 Tool
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# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
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||
class CalculatorTool(BaseTool):
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"""
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||
计算器工具示例
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这个工具演示：
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1. 如何定义一个简单的 Tool
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2. 如何处理输入参数
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3. 如何返回结果
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4. 如何处理错误
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"""
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@property
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def name(self) -> str:
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||
return "calculator"
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||
@property
|
||
def description(self) -> str:
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||
return """
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||
计算器工具，执行数学运算。
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||
输入：
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expression: str - 数学表达式，如 "2 + 3" 或 "10 * 5"
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输出：
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计算结果（数字）
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示例：
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expression="2 + 3" -> 5
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expression="10 / 2" -> 5.0
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expression="2 ** 3" -> 8
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"""
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||
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||
def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
|
||
"""
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||
执行计算
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为什么用 try-except？
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因为 eval() 可能执行恶意代码或语法错误
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我们需要捕获异常，返回友好的错误信息
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"""
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expression = kwargs.get("expression")
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||
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||
# 参数验证
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if expression is None:
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||
return ToolResult(
|
||
success=False,
|
||
error="缺少必需参数 'expression'"
|
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)
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||
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||
if not isinstance(expression, str):
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||
return ToolResult(
|
||
success=False,
|
||
error=f"参数 'expression' 应该是字符串，实际是 {type(expression)}"
|
||
)
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||
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||
try:
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||
# 使用 eval 计算表达式
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||
# 注意：生产环境中应该用更安全的计算方式
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||
# 这里用 eval 是为了简化，实际推荐用 ast.literal_eval 或专用计算库
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||
result = eval(expression, {"__builtins__": {}}, {})
|
||
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||
return ToolResult(
|
||
success=True,
|
||
result=result,
|
||
metadata={"expression": expression}
|
||
)
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||
|
||
except SyntaxError as e:
|
||
return ToolResult(
|
||
success=False,
|
||
error=f"表达式语法错误: {e}"
|
||
)
|
||
|
||
except ZeroDivisionError:
|
||
return ToolResult(
|
||
success=False,
|
||
error="除数不能为零"
|
||
)
|
||
|
||
except Exception as e:
|
||
return ToolResult(
|
||
success=False,
|
||
error=f"计算错误: {e}"
|
||
)
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||
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||
class SearchTool(BaseTool):
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"""
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||
搜索工具示例
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这个工具演示：
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1. 如何模拟一个搜索功能
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2. 如何返回结构化数据
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||
3. 如何设计工具的"真实感"
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||
实际应用中，这里会调用真实的搜索 API
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"""
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@property
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||
def name(self) -> str:
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||
return "web_search"
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||
|
||
@property
|
||
def description(self) -> str:
|
||
return """
|
||
网络搜索工具，在互联网上搜索信息。
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||
输入：
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query: str - 搜索关键词
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limit: int - 返回结果数量（默认5条）
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||
输出：
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||
搜索结果列表，每条包含标题、链接、摘要
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||
适用场景：
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- 查找最新资讯
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||
- 搜索技术文档
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||
- 查找某个问题的答案
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"""
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||
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||
def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
|
||
"""
|
||
执行搜索
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||
|
||
注意：这里用模拟数据演示
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||
真实场景中，你需要调用 Bing/Google API
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||
"""
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||
query = kwargs.get("query", "")
|
||
limit = kwargs.get("limit", 5)
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||
|
||
if not query:
|
||
return ToolResult(
|
||
success=False,
|
||
error="搜索关键词不能为空"
|
||
)
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||
|
||
# 模拟搜索结果
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||
# 真实场景：这里调用 search_api(query)
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||
mock_results = [
|
||
{
|
||
"title": f"关于 '{query}' 的官方文档",
|
||
"url": "https://example.com/doc",
|
||
"snippet": f"这是关于 {query} 的详细官方文档..."
|
||
},
|
||
{
|
||
"title": f"{query} 入门教程",
|
||
"url": "https://example.com/tutorial",
|
||
"snippet": f"学习 {query} 的快速入门指南..."
|
||
},
|
||
]
|
||
|
||
return ToolResult(
|
||
success=True,
|
||
result=mock_results[:limit],
|
||
metadata={"query": query, "count": len(mock_results[:limit])}
|
||
)
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||
class JaspersoftCodeGeneratorTool(BaseTool):
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||
"""
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Jaspersoft JRXML 代码生成工具（对应你的实际项目）
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这个工具演示：
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1. 如何设计业务相关的 Tool
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2. 如何处理复杂输入
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3. 如何返回有意义的结果
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这个工具的作用：
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用户说"生成一个销售报表"
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||
-> Tool 调用 LLM 生成 JRXML 代码
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||
-> 返回生成的代码
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"""
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@property
|
||
def name(self) -> str:
|
||
return "jrxml_generator"
|
||
|
||
@property
|
||
def description(self) -> str:
|
||
return """
|
||
JasperReports JRXML 报表生成工具。
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||
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||
根据用户的自然语言需求，生成 JRXML 报表模板代码。
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||
输入：
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requirement: str - 用户的需求描述
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context: str - 额外的上下文信息（如参考模板、数据源信息等）
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输出：
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生成的 JRXML 代码（字符串）
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适用场景：
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- 从零生成新报表
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||
- 基于现有模板修改
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||
- 生成特定格式的报表
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||
注意：
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||
生成的代码需要通过 jrxml_validator 验证后才能使用
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"""
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||
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||
def execute(self, **kwargs) -> ToolResult:
|
||
"""
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||
执行 JRXML 生成
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参数处理说明：
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- 使用 kwargs.get() 安全获取参数，避免 KeyError
|
||
- 提供默认值作为后备
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||
- 类型检查确保参数正确
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||
"""
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||
requirement = kwargs.get("requirement", "")
|
||
context = kwargs.get("context", "")
|
||
|
||
if not requirement:
|
||
return ToolResult(
|
||
success=False,
|
||
error="需求描述不能为空"
|
||
)
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||
|
||
# 实际场景中，这里会：
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||
# 1. 构建 Prompt
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||
# 2. 调用 LLM
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||
# 3. 提取生成的 JRXML 代码
|
||
#
|
||
# 示例代码：
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||
# prompt = build_generation_prompt(requirement, context)
|
||
# response = llm.invoke(prompt)
|
||
# jrxml = extract_jrxml(response)
|
||
|
||
# 模拟生成结果
|
||
mock_jrxml = f'''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||
<jasperReport xmlns="http://jasperreports.sourceforge.net/jasperreports"
|
||
name="GeneratedReport" pageWidth="595" pageHeight="842">
|
||
<queryString>
|
||
<![CDATA[SELECT * FROM sales WHERE date > '2024-01-01']]>
|
||
</queryString>
|
||
<field name="product_name" class="java.lang.String"/>
|
||
<field name="quantity" class="java.lang.Integer"/>
|
||
<field name="price" class="java.math.BigDecimal"/>
|
||
<band height="50">
|
||
<staticText>
|
||
<reportElement x="0" y="0" width="100" height="20"/>
|
||
<text>Product</text>
|
||
</staticText>
|
||
<textField>
|
||
<reportElement x="0" y="20" width="100" height="20"/>
|
||
<textFieldExpression>$F{{product_name}}</textFieldExpression>
|
||
</textField>
|
||
</band>
|
||
</jasperReport>'''
|
||
|
||
return ToolResult(
|
||
success=True,
|
||
result=mock_jrxml,
|
||
metadata={
|
||
"requirement": requirement,
|
||
"context_provided": bool(context),
|
||
"note": "这是模拟结果，实际需要调用 LLM"
|
||
}
|
||
)
|
||
|
||
|
||
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# 第五部分：工具管理系统
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||
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
|
||
class ToolRegistry:
|
||
"""
|
||
工具注册表
|
||
|
||
这个类负责：
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||
1. 注册所有可用的 Tool
|
||
2. 根据名称查找 Tool
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||
3. 列出所有可用 Tool（供 LLM 了解能力）
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||
|
||
为什么需要这个？
|
||
因为一个 Agent 可能有很多 Tool
|
||
需要一个统一的地方来管理它们
|
||
|
||
设计模式：注册表模式（Registry Pattern）
|
||
核心思想：用一个中心来管理所有实例
|
||
"""
|
||
|
||
def __init__(self):
|
||
"""初始化空的工具注册表"""
|
||
self._tools: Dict[str, BaseTool] = {}
|
||
|
||
def register(self, tool: BaseTool) -> None:
|
||
"""
|
||
注册一个工具
|
||
|
||
为什么用 tool.name 作为 key？
|
||
因为 name 是工具的唯一标识符
|
||
同一个 name 的工具只能注册一次
|
||
|
||
实际应用：
|
||
registry = ToolRegistry()
|
||
registry.register(CalculatorTool())
|
||
registry.register(SearchTool())
|
||
"""
|
||
if tool.name in self._tools:
|
||
raise ValueError(f"工具 '{tool.name}' 已经注册过了")
|
||
|
||
self._tools[tool.name] = tool
|
||
|
||
def get(self, name: str) -> Optional[BaseTool]:
|
||
"""
|
||
根据名称获取工具
|
||
|
||
返回 Optional[BaseTool]：
|
||
如果找到，返回工具实例
|
||
如果没找到，返回 None
|
||
"""
|
||
return self._tools.get(name)
|
||
|
||
def list_tools(self) -> list[dict]:
|
||
"""
|
||
列出所有已注册的工具
|
||
|
||
返回格式：
|
||
[
|
||
{"name": "calculator", "description": "..."},
|
||
{"name": "web_search", "description": "..."},
|
||
]
|
||
|
||
这个格式是为了方便给 LLM 展示可用工具列表
|
||
"""
|
||
return [tool.to_dict() for tool in self._tools.values()]
|
||
|
||
def execute(self, tool_name: str, **kwargs) -> ToolResult:
|
||
"""
|
||
执行指定名称的工具
|
||
|
||
这是对用户暴露的统一接口
|
||
用户不需要知道具体哪个工具，只要说"执行这个"
|
||
"""
|
||
tool = self.get(tool_name)
|
||
if tool is None:
|
||
return ToolResult(
|
||
success=False,
|
||
error=f"工具 '{tool_name}' 不存在"
|
||
)
|
||
|
||
return tool.execute(**kwargs)
|
||
|
||
|
||
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
# 第六部分：演示代码
|
||
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||
|
||
def demo():
|
||
"""
|
||
演示如何使用工具系统
|
||
|
||
这个函数展示：
|
||
1. 创建工具注册表
|
||
2. 注册工具
|
||
3. 执行工具
|
||
4. 查看可用工具
|
||
"""
|
||
print("=" * 60)
|
||
print("Step 01: 理解 Tool - 工具系统演示")
|
||
print("=" * 60)
|
||
|
||
# 1. 创建工具注册表
|
||
registry = ToolRegistry()
|
||
|
||
# 2. 注册工具
|
||
registry.register(CalculatorTool())
|
||
registry.register(SearchTool())
|
||
registry.register(JaspersoftCodeGeneratorTool())
|
||
|
||
print("\n📋 已注册的工具列表:")
|
||
for tool_info in registry.list_tools():
|
||
print(f" - {tool_info['name']}: {tool_info['description'][:50]}...")
|
||
|
||
# 3. 执行计算器工具
|
||
print("\n🔧 执行计算器工具:")
|
||
result = registry.execute("calculator", expression="2 + 3 * 4")
|
||
if result.success:
|
||
print(f" 结果: {result.result}")
|
||
else:
|
||
print(f" 错误: {result.error}")
|
||
|
||
# 4. 执行搜索工具
|
||
print("\n🔍 执行搜索工具:")
|
||
result = registry.execute("web_search", query="JasperReports 教程", limit=2)
|
||
if result.success:
|
||
for item in result.result:
|
||
print(f" - {item['title']}")
|
||
else:
|
||
print(f" 错误: {result.error}")
|
||
|
||
# 5. 执行 JRXML 生成工具
|
||
print("\n📄 执行 JRXML 生成工具:")
|
||
result = registry.execute(
|
||
"jrxml_generator",
|
||
requirement="生成一个销售报表，显示月度汇总"
|
||
)
|
||
if result.success:
|
||
print(f" 生成成功! (长度: {len(result.result)} 字符)")
|
||
print(f" 前100字符: {result.result[:100]}...")
|
||
else:
|
||
print(f" 错误: {result.error}")
|
||
|
||
# 6. 演示错误处理
|
||
print("\n⚠️ 演示错误处理:")
|
||
result = registry.execute("calculator", expression="1 / 0")
|
||
if not result.success:
|
||
print(f" 预期错误: {result.error}")
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
demo()
|