langchain.agents.tools

### 关于 `langchain.agents.tools` 模块

#### 工具（Tools）

工具是在 LangChain 中由代理使用的功能组件，这些组件允许代理执行特定的任务。通过集成不同的工具，代理能够完成更加复杂的操作。例如，代理可以通过调用搜索引擎获取最新信息、利用数据库检索数据或是借助代码执行器运行脚本。

为了创建自定义工具，在 Python 中通常会继承 `BaseTool` 类，并实现必要的方法以适应具体需求[^3]。

#### 自定义工具 (Custom Tools)

存在两种主要的方式来自定义工具：

1. **字符串输入和输出工具**

这类工具接收字符串作为参数并返回处理后的字符串结果。对于简单的任务来说非常方便实用。下面展示了一个基本的例子，说明如何构建一个基于函数装饰器的简单工具：

from langchain.tools import tool

@tool
def greet(name: str) -> str:
    """Return a greeting message."""
    return f"Hello {name}"

2. **结构化工具 (Structured Tools)**

当需要传递复杂的数据结构给工具时，则应考虑使用结构化的工具形式。这使得开发者可以在不改变接口的情况下灵活调整内部逻辑。这里给出一段示范代码片段，展示了怎样定义带有 JSON Schema 的高级工具：

import jsonschema
from typing import Any, Dict
from pydantic import BaseModel
from langchain.tools import StructuredTool


class CalculatorInput(BaseModel):
    operation: str
    operands: list[float]


class CalculatorOutput(BaseModel):
    result: float


class CalculatorTool(StructuredTool):

    name = "calculator"
    
    description = (
        "A simple calculator that supports basic arithmetic operations."
    )

    input_schema = CalculatorInput.schema()
    output_schema = CalculatorOutput.schema()

    def _run(self, inputs: Dict[str, Any]) -> dict:
        try:
            parsed_input = CalculatorInput(**inputs)
            
            match parsed_input.operation.lower():
                case "+":
                    res = sum(parsed_input.operands)
                case "-":
                    res = parsed_input.operands[0] - sum(parsed_input.operands[1:])
                case "*":
                    res = 1
                    for num in parsed_input.operands:
                        res *= num
                case "/":
                    res = parsed_input.operands[0]
                    for divisor in parsed_input.operands[1:]:
                        if divisor != 0:
                            res /= divisor
                        else:
                            raise ValueError("Division by zero is not allowed.")
                
            response = {"result": res}
        
        except Exception as e:
            error_msg = str(e)
            response = {"error": error_msg}

        finally:
            validated_output = CalculatorOutput.parse_obj(response).dict()
            return validated_output

上述例子中，`CalculatorTool` 是一个支持四则运算的计算器工具，它接受包含操作符 (`operation`) 和操作数列表 (`operands`) 的字典对象作为输入，并按照指定的操作计算最终的结果。此外还实现了异常捕获机制来确保程序的安全性和稳定性[^1]。