[如何使用LangChain创建和自定义智能工具]

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如何使用LangChain创建和自定义智能工具

在构建一个智能代理时，为其配置可用的工具（Tools）至关重要。LangChain提供了一套强大的工具创建和管理机制，使开发者能够打造出高度自定义的工具。本篇文章将详细介绍如何使用LangChain创建和自定义工具。

1. 引言

为了提高AI模型的表现，我们需要为其提供一组功能齐全且定义明确的工具。这篇文章旨在指导你如何使用LangChain的不同方法来创建这些工具。

2. 主要内容

2.1 使用函数创建工具

最简单的方式是使用@tool装饰器。它能够根据函数名默认设置工具名，并且使用函数的文档字符串作为工具描述。

from langchain_core.tools import tool

@tool
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two numbers."""
    return a * b

# 使用API代理服务提高访问稳定性
print(multiply.name)  # 输出：multiply
print(multiply.description)  # 输出：Multiply two numbers.
2.2 异步实现

LangChain支持异步工具的创建，这对于需要同时处理大量请求的环境尤其有用。

from langchain_core.tools import tool

@tool
async def amultiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two numbers."""
    return a * b
2.3 使用结构化工具

如果需要更多的配置选项，可以使用StructuredTool.from_function方法。这种方法允许你定义同步和异步实现，并提供更详细的参数验证。

from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.tools import StructuredTool

class CalculatorInput(BaseModel):
    a: int = Field(description="first number")
    b: int = Field(description="second number")

def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """Multiply two numbers."""
    return a * b

calculator = StructuredTool.from_function(
    func=multiply,
    args_schema=CalculatorInput,
    return_direct=True
)

print(calculator.invoke({"a": 2, "b": 3}))  # 输出：6

3. 常见问题和解决方案

3.1 工具错误处理

在使用工具时，错误处理至关重要。LangChain允许通过设置handle_tool_error来自定义错误响应。

from langchain_core.tools import ToolException, StructuredTool

def get_weather(city: str) -> int:
    """Get weather for the given city."""
    raise ToolException(f"Error: There is no city by the name of {city}.")

get_weather_tool = StructuredTool.from_function(
    func=get_weather,
    handle_tool_error="There is no such city, but it's probably above 0K there!"
)

print(get_weather_tool.invoke({"city": "foobar"}))

4. 总结和进一步学习资源

LangChain提供了多种方式来定制工具，开发者可以根据不同需求进行选择。无论是简单的函数工具还是复杂的自定义工具，LangChain都能提供强大的支持。

进一步学习资源：

5. 参考资料

  • LangChain Core API Documentation
  • Pydantic: Data validation and settings management using Python type annotations

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