Leitfaden zur Agenten-Tool-Entwicklung: Vom Design zur Optimierung

1. Einführung

Stellen Sie sich vor, Sie bauen einen superintelligenten Roboter-Butler (Agent) zusammen. Dieser Roboter benötigt verschiedene Werkzeuge, um Ihnen bei der Erledigung von Aufgaben zu helfen – genau wie Doraemons 4D-Tasche. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie diese leistungsstarken Tools erstellen, um Ihren KI-Butler leistungsfähiger und effizienter zu machen.

2. Zwei zentrale Werkzeugentwurfsmuster

2.1 Synchronous Tools: Instant Response-Modus

Denken Sie an die Verwendung einer Selbstbedienungskaffeemaschine:

1. Münzen einwerfen und die „Americano“-Taste drücken
2. Warten Sie ein paar Sekunden
3. Kaffee fließt heraus und ist trinkfertig

Dies ist ein typisches Synchronwerkzeugmuster. Der Agent ruft das Tool auf und wartet auf sofortige Ergebnisse – schnell und einfach.

class WeatherTool(BaseTool):
    """Weather Query Tool - Synchronous Mode"""
    async def execute(self, city: str) -> dict:
        # Simple and direct like pressing a coffee machine button
        weather_data = await self.weather_api.get_current(city)
        return {
            "status": "success",
            "data": {
                "temperature": weather_data.temp,
                "humidity": weather_data.humidity,
                "description": weather_data.desc
            }
        }

Anwendungsfälle:

• Schnelle Abfragen: Wetter, Wechselkurse, einfache Berechnungen
• Einfache Vorgänge: Nachrichten senden, Steuerelemente wechseln
• Echtzeit-Feedback: Überprüfung des Verifizierungscodes, Abfrage des Kontostands

2.2 Asynchrone Tools: Aufgabenverfolgungsmodus

Stellen Sie sich vor, Sie bestellen Essen über eine Liefer-APP:

1. Nachdem Sie eine Bestellung aufgegeben haben, erhalten Sie von der APP eine Bestellnummer
2. Sie können den Bestellstatus jederzeit überprüfen
3. Die APP benachrichtigt Sie, wenn die Lieferung abgeschlossen ist

So funktionieren asynchrone Tools, perfekt für Aufgaben, deren Verarbeitung länger dauert.

class DocumentAnalysisTool(BaseTool):
    """Document Analysis Tool - Asynchronous Mode"""

    async def start_task(self, file_path: str) -> str:
        # Like placing a food delivery order, returns a task ID
        task_id = str(uuid.uuid4())
        await self.task_queue.put({
            "task_id": task_id,
            "file_path": file_path,
            "status": "processing"
        })
        return task_id

    async def get_status(self, task_id: str) -> dict:
        # Like checking food delivery status
        task = await self.task_store.get(task_id)
        return {
            "task_id": task_id,
            "status": task["status"],
            "progress": task.get("progress", 0),
            "result": task.get("result", None)
        }

Anwendungsfälle:

• Zeitaufwändige Vorgänge: Verarbeitung großer Dateien, Datenanalyse
• Mehrstufige Aufgaben: Video-Rendering, Berichtserstellung
• Fortschrittsverfolgung erforderlich: Modellschulung, Stapelverarbeitung

3. Standardisierung von Werkzeugschnittstellen: Festlegung universeller Spezifikationen

So wie alle Elektrogeräte einheitlichen Steckdosenstandards folgen, müssen auch unsere Werkzeugschnittstellen standardisiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Tools perfekt mit dem Agent funktionieren.

3.1 Werkzeugbeschreibungsspezifikationen

Stellen Sie sich vor, Sie schreiben ein Produkthandbuch, Sie müssen den Benutzern klar sagen:

• Was das Tool macht
• Welche Parameter werden benötigt
• Welche Ergebnisse werden zurückgegeben?

from pydantic import BaseModel, Field

class ToolSchema(BaseModel):
    """Tool Manual Template"""
    name: str = Field(..., description="Tool name")
    description: str = Field(..., description="Tool purpose description")
    parameters: dict = Field(..., description="Required parameters")
    required: List[str] = Field(default_factory=list, description="Required parameters")

    class Config:
        schema_extra = {
            "example": {
                "name": "Weather Query",
                "description": "Query weather information for specified city",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "city": {
                            "type": "string",
                            "description": "City name"
                        }
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        }

3.2 Einheitliche Basisklasse

So wie alle Elektrogeräte Netzschalter und Stromschnittstellen benötigen, müssen auch alle Werkzeuge grundlegenden Spezifikationen entsprechen:

class BaseTool(ABC):
    """Base template for all tools"""

    @abstractmethod
    def get_schema(self) -> ToolSchema:
        """Tool manual"""
        pass

    def validate_input(self, params: Dict) -> Dict:
        """Parameter check, like a fuse in electrical appliances"""
        return ToolSchema(**params).dict()

    @abstractmethod
    async def execute(self, **kwargs) -> Dict:
        """Actual functionality execution"""
        pass

4. Fehlerbehandlung: Werkzeuge zuverlässiger machen

So wie Haushaltsgeräte Schutz vor Wasser, Stößen und Überlastung benötigen, benötigen auch Werkzeuge umfassende Schutzmechanismen.

4.1 Fehlerklassifizierung und -behandlung

Stellen Sie sich die Abwicklung einer Expresszustellung vor:

• Falsche Adresse → Parameterfehler
• Systemwartung → Dienst vorübergehend nicht verfügbar
• Kurier zu beschäftigt → Ratenbegrenzung erforderlich und erneut versuchen

class WeatherTool(BaseTool):
    """Weather Query Tool - Synchronous Mode"""
    async def execute(self, city: str) -> dict:
        # Simple and direct like pressing a coffee machine button
        weather_data = await self.weather_api.get_current(city)
        return {
            "status": "success",
            "data": {
                "temperature": weather_data.temp,
                "humidity": weather_data.humidity,
                "description": weather_data.desc
            }
        }

4.2 Wiederholungsmechanismus

Zum Beispiel automatisch eine zweite Lieferung zu veranlassen, wenn der erste Versuch fehlschlägt:

class DocumentAnalysisTool(BaseTool):
    """Document Analysis Tool - Asynchronous Mode"""

    async def start_task(self, file_path: str) -> str:
        # Like placing a food delivery order, returns a task ID
        task_id = str(uuid.uuid4())
        await self.task_queue.put({
            "task_id": task_id,
            "file_path": file_path,
            "status": "processing"
        })
        return task_id

    async def get_status(self, task_id: str) -> dict:
        # Like checking food delivery status
        task = await self.task_store.get(task_id)
        return {
            "task_id": task_id,
            "status": task["status"],
            "progress": task.get("progress", 0),
            "result": task.get("result", None)
        }

5. Leistungsoptimierung: Werkzeuge effizienter machen

5.1 Caching-Mechanismus

Wie ein Supermarkt, der beliebte Artikel an prominenter Stelle platziert:

from pydantic import BaseModel, Field

class ToolSchema(BaseModel):
    """Tool Manual Template"""
    name: str = Field(..., description="Tool name")
    description: str = Field(..., description="Tool purpose description")
    parameters: dict = Field(..., description="Required parameters")
    required: List[str] = Field(default_factory=list, description="Required parameters")

    class Config:
        schema_extra = {
            "example": {
                "name": "Weather Query",
                "description": "Query weather information for specified city",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "city": {
                            "type": "string",
                            "description": "City name"
                        }
                    }
                },
                "required": ["city"]
            }
        }

5.2 Parallelitätskontrolle

Wie das Terminsystem eines Krankenhauses, das die Anzahl der gleichzeitigen Dienste kontrolliert:

class BaseTool(ABC):
    """Base template for all tools"""

    @abstractmethod
    def get_schema(self) -> ToolSchema:
        """Tool manual"""
        pass

    def validate_input(self, params: Dict) -> Dict:
        """Parameter check, like a fuse in electrical appliances"""
        return ToolSchema(**params).dict()

    @abstractmethod
    async def execute(self, **kwargs) -> Dict:
        """Actual functionality execution"""
        pass

6. Prüfung und Dokumentation: Gewährleistung der Werkzeugzuverlässigkeit

6.1 Unit-Tests

Wie eine Qualitätsprüfung vor der Einführung eines neuen Produkts:

class ToolError(Exception):
    """Tool error base class"""
    def __init__(self, message: str, error_code: str, retry_after: Optional[int] = None):
        self.message = message
        self.error_code = error_code
        self.retry_after = retry_after

@error_handler
async def execute(self, **kwargs):
    try:
        # Execute specific operation
        result = await self._do_work(**kwargs)
        return {"status": "success", "data": result}
    except ValidationError:
        # Parameter error, like wrong address
        return {"status": "error", "code": "INVALID_PARAMS"}
    except RateLimitError as e:
        # Need rate limiting, like courier too busy
        return {
            "status": "error", 
            "code": "RATE_LIMIT",
            "retry_after": e.retry_after
        }

6.2 Dokumentationsstandards

Als würde man ein detailliertes und klares Produkthandbuch schreiben:

class RetryableTool(BaseTool):
    @retry(
        stop=stop_after_attempt(3),  # Maximum 3 retries
        wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)  # Increasing wait time
    )
    async def execute_with_retry(self, **kwargs):
        return await self.execute(**kwargs)

7. Zusammenfassung

Die Entwicklung guter Agent-Tools ist wie die Erstellung einer perfekten Toolbox:

1. Richtige Werkzeugklassifizierung – Sync/Async hat jeweils seinen Nutzen
2. Standardisierte Schnittstellen – Einfache einheitliche Verwaltung
3. Schutzmechanismen – Verschiedene Ausnahmen behandeln
4. Streben nach Effizienz – Cache bei Bedarf, Ratenbegrenzung bei Bedarf
5. Qualitätsfokus – Gründliche Tests, klare Dokumentation

Denken Sie daran: Gute Tools können Agenten doppelt so effektiv machen, während schlechte Tools Agenten auf Schritt und Tritt einschränken.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonLeitfaden zur Agenten-Tool-Entwicklung: Vom Design zur Optimierung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!