


Création d'une plateforme de gestion d'outils d'agent : un guide d'architecture pratique
Cet article vous guidera dans la conception et la mise en œuvre d'une plateforme de gestion d'outils AI Agent au niveau de l'entreprise. Que vous construisiez un système AI Agent ou que vous soyez intéressé par les plateformes de gestion d'outils, vous trouverez ici des modèles de conception pratiques et des solutions techniques.
Pourquoi avons-nous besoin d’une plateforme de gestion d’outils ?
Imaginez que votre système AI Agent doive gérer des dizaines, voire des centaines d'outils différents :
- Comment gérez-vous l'enregistrement et la découverte des outils ?
- Comment contrôlez-vous les autorisations d'accès ?
- Comment suivez-vous l'utilisation de chaque outil ?
- Comment surveillez-vous l’état du système ?
C'est là qu'intervient une plateforme de gestion d'outils.
Conception des fonctionnalités principales
1. Centre de registre d'outils
Considérez le centre de registre d'outils comme un système d'indexation de bibliothèque : il gère les "informations d'identité" de tous les outils.
1.1 Gestion des informations de base
# Tool registration example class ToolRegistry: def register_tool(self, tool_info: dict): """ Register a new tool tool_info = { "name": "Text Translation Tool", "id": "translate_v1", "description": "Supports multi-language text translation", "version": "1.0.0", "api_schema": {...} } """ # Validate required information self._validate_tool_info(tool_info) # Store in database self.db.save_tool(tool_info)
1.2 Conception de la base de données
-- Core table structure CREATE TABLE tools ( id VARCHAR(50) PRIMARY KEY, name VARCHAR(100) NOT NULL, description TEXT, version VARCHAR(20), api_schema JSON, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );
2. Mécanisme de chargement dynamique
Pensez à des outils tels que des applications sur votre téléphone : nous devons pouvoir les installer, les mettre à jour et les désinstaller à tout moment.
class ToolLoader: def __init__(self): self._loaded_tools = {} def load_tool(self, tool_id: str): """Dynamically load a tool""" if tool_id in self._loaded_tools: return self._loaded_tools[tool_id] tool_info = self.registry.get_tool(tool_id) tool = self._create_tool_instance(tool_info) self._loaded_tools[tool_id] = tool return tool
3. Contrôle d'accès
Tout comme l'attribution de différentes cartes d'accès aux employés, nous devons contrôler qui peut utiliser quels outils.
class ToolAccessControl: def check_permission(self, user_id: str, tool_id: str) -> bool: """Check if user has permission to use a tool""" user_role = self.get_user_role(user_id) tool_permissions = self.get_tool_permissions(tool_id) return user_role in tool_permissions
4. Suivi des appels
Comme pour suivre la livraison d'un colis, nous devons connaître l'intégralité du processus de chaque appel d'outil.
class ToolTracer: def trace_call(self, tool_id: str, params: dict): span = self.tracer.start_span( name=f"tool_call_{tool_id}", attributes={ "tool_id": tool_id, "params": json.dumps(params), "timestamp": time.time() } ) return span
5. Surveillance et alertes
Le système a besoin d'un mécanisme de « bilan de santé » pour détecter et gérer les problèmes rapidement.
class ToolMonitor: def collect_metrics(self, tool_id: str): """Collect tool usage metrics""" metrics = { "qps": self._calculate_qps(tool_id), "latency": self._get_avg_latency(tool_id), "error_rate": self._get_error_rate(tool_id) } return metrics def check_alerts(self, metrics: dict): """Check if alerts need to be triggered""" if metrics["error_rate"] > 0.1: # Error rate > 10% self.send_alert("High Error Rate Alert")
Exemple concret
Regardons un scénario d'utilisation concret :
# Initialize platform platform = ToolPlatform() # Register new tool platform.registry.register_tool({ "id": "weather_v1", "name": "Weather Query Tool", "description": "Get weather information for major cities worldwide", "version": "1.0.0", "api_schema": { "input": { "city": "string", "country": "string" }, "output": { "temperature": "float", "weather": "string" } } }) # Use tool async def use_weather_tool(city: str): # Permission check if not platform.access_control.check_permission(user_id, "weather_v1"): raise PermissionError("No permission to use this tool") # Load tool tool = platform.loader.load_tool("weather_v1") # Call tracing with platform.tracer.trace_call("weather_v1", {"city": city}): result = await tool.query_weather(city) # Collect metrics platform.monitor.collect_metrics("weather_v1") return result
Meilleures pratiques
-
Conception modulaire
- Gardez les composants indépendants
- Définir des interfaces claires
- Facile à étendre
-
Optimisation des performances
- Utilisez la mise en cache pour réduire le temps de chargement
- Traitement asynchrone pour une meilleure simultanéité
- Traitement par lots pour plus d'efficacité
-
Tolérance aux pannes
- Mettre en œuvre une dégradation gracieuse
- Ajouter des mécanismes de nouvelle tentative
- Assurer la sauvegarde des données
-
Mesures de sécurité
- Validation des paramètres
- Contrôle d'accès
- Cryptage des données
Résumé
Une excellente plateforme de gestion d'outils devrait être :
- Facile à utiliser
- Fiable
- Très performant
- Sécurisé
Grâce aux modèles de conception présentés dans cet article, vous pouvez créer une plate-forme complète de gestion d'outils qui fournit une prise en charge robuste des appels d'outils pour les systèmes d'agents IA.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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