LangChain前端学习笔记：Tools模块详解LangChain前端学习笔记：Tools模块详解摘要本文将深入讲

LangChain前端学习笔记：Tools模块详解

摘要

本文将深入讲解LangChain框架中的Tools模块，展示如何在前端JavaScript/TypeScript环境中让大语言模型(LLM)具备调用外部工具的能力。通过Tools模块，前端开发者可以扩展LLM的功能边界，使其能够执行计算、查询实时数据等超出纯文本生成的复杂任务。本文将从Tools模块的基本概念入手，详细讲解如何在前端声明工具、绑定工具到LLM模型、处理工具调用结果，并提供天气查询和计算工具等实际应用案例，帮助前端开发者快速掌握这一强大功能。

一、LangChain框架与Tools模块概述

LangChain是一个基于大语言模型的端到端应用程序开发框架，它通过模块化设计简化了LLM应用的开发流程。LangChain的核心理念是"数据感知"、"主动性和链性"，它允许开发者将LLM与其他数据源和工具连接起来，创建更智能、更实用的应用 。

Tools模块是LangChain框架中的重要组成部分，它使得LLM能够调用外部工具（函数），从而突破纯文本生成的限制。与Memory模块专注于对话历史记忆不同，Tools模块的核心价值在于扩展LLM的能力边界 ，使其能够执行计算、查询实时数据、访问外部API等复杂操作。

在前端应用中，Tools模块特别有价值，因为它允许开发者在浏览器环境中直接扩展LLM的功能，无需依赖后端服务。前端开发者可以利用Tools模块构建具有实用价值的应用，如天气查询助手、计算器、网页爬虫等，为用户提供更丰富的交互体验。

二、Tools模块的工作原理

Tools模块的工作原理可以分为三个关键步骤：

工具声明与定义：首先需要声明和定义外部工具，包括工具名称、功能描述和参数模式。这些信息将被传递给LLM，帮助模型理解可用工具及其功能。
工具绑定到模型：将定义好的工具绑定到LLM模型上，使模型能够根据输入决定是否调用这些工具。绑定方式可以是显式的（如bind_tools()）或通过Agent（如create_agent()）实现的。
工具调用与结果处理：当用户输入需要工具辅助时，LLM会生成工具调用指令，前端应用需要解析这些指令，执行相应工具，并将结果反馈给LLM生成最终响应。

LLM调用工具的过程本质上是一个"思考-行动-观察"的循环 。模型首先理解用户意图，然后决定是否需要调用工具获取额外信息或执行特定操作，接着执行工具调用并观察结果，最后将工具结果整合到响应中。这种机制使LLM能够像人类一样利用工具增强其能力。

在JavaScript环境中，Tools模块的工作流程如下：

// 1. 定义工具
const weatherTool = tool(
  async ({ city }) => {
    // 工具实现逻辑
  },
  {
    name: 'get_weather',
    description: '查询指定城市的今日天气情况',
    schema: z.object({
      city: z.string().describe('要查询天气的城市名称')
    })
  }
);

// 2. 绑定工具到模型
const modelWithTools = model.bindTools([weatherTool]);

// 3. 处理工具调用
const response = await modelWithTools.invoke('广州的天气如何？');
if (response.tool_calls) {
  // 执行工具并整合结果
}

三、前端环境中的Tools声明与配置

在前端JavaScript/TypeScript环境中，Tools模块的声明和配置有其独特之处。前端开发者可以使用tool()函数或StructuredTool.from_function方法创建工具 ，这些工具可以是异步函数（如调用API）或同步函数（如执行计算）。

1. 工具声明的基本语法

使用tool()函数声明工具的基本语法如下：

import { tool } from '@langchain/core/tools';
import { z } from 'zod';

const addTool = tool(
  async ({ a, b }) => String(a + b), // 工具函数
  {
    name: 'add', // 工具名称
    description: '用于计算两个数字的和', // 工具描述
    schema: z.object({ // 参数模式
      a: z.number().describe('第一个数字'),
      b: z.number().describe('第二个数字')
    })
  }
);

这里的关键点包括：

工具函数：可以是同步或异步函数，接受一个对象参数并返回结果。
name：工具的名称，LLM会根据这个名称调用工具。
description：工具的功能描述，LLM会根据这个描述决定是否调用工具。
schema：使用zod库定义的参数模式，确保输入参数的有效性。

2. 参数验证与类型安全

在前端JavaScript环境中，参数验证是确保工具安全调用的重要环节。LangChain.js推荐使用zod库进行参数验证，这可以确保传递给工具的参数符合预期格式和类型。

import { tool } from '@langchain/core/tools';
import { z } from 'zod';

const calculatorTool = tool(
  async ({ operation, operand1, operand2 }) => {
    switch (operation) {
      case 'add':
        return operand1 + operand2;
      case 'subtract':
        return operand1 - operand2;
      // 其他运算...
      default:
        return '不支持的操作';
    }
  },
  {
    name: 'calculator',
    description: '执行基本数学运算',
    schema: z.object({
      operation: z.union([
        z.literal('add').describe('加法操作'),
        z.literal('subtract').describe('减法操作')
      ]),
      operand1: z.number().describe('第一个操作数'),
      operand2: z.number().describe('第二个操作数')
    })
  }
);

使用zod进行参数验证的优势在于：

类型安全：确保参数类型正确，避免运行时错误。
文档生成：自动生成参数描述，便于LLM理解工具功能。
错误处理：当参数无效时，工具可以返回明确的错误信息。

3. 工具描述的编写技巧

编写清晰、准确的工具描述对于LangChain正确调用工具至关重要。工具描述应该明确说明工具的功能、适用场景和限制条件，帮助LLM理解何时以及如何调用该工具。

好的工具描述应包含以下要素：

明确的功能说明：如"获取指定城市实时天气信息"。
使用场景示例：如"当用户询问'北京今天天气如何？'时调用"。
参数说明：明确每个参数的含义和格式。
返回值说明：描述工具返回的数据格式和内容。

const weatherTool = tool(
  async ({ city }) => {
    // 实现逻辑...
  },
  {
    name: 'get_weather',
    description: `获取指定城市的实时天气信息。
当用户询问天气相关问题时（如"广州今天天气如何？"），应该调用这个工具。
参数：
  city (string)：要查询天气的城市名称
返回值：
  包含温度、天气状况和风力的字符串，格式为"当前{城市}的天气是{温度}，{天气状况}，风力{风力}"`,

    schema: z.object({
      city: z.string().describe('要查询天气的城市名称')
    })
  }
);

四、将Tools绑定到LLM模型

在前端环境中，将Tools绑定到LLM模型是实现工具调用的关键步骤 。LangChain.js提供了多种方式将工具与模型关联，最常用的是bindTools()方法和Agent模式。

1. 使用bindTools()方法

bindTools()方法是最直接的工具绑定方式，它将工具列表绑定到LLM模型上，返回一个支持工具调用的新模型实例。

import { ChatDeepSeek } from '@langchain/deepseek';
import 'dotenv/config';

const model = new ChatDeepSeek({
  model: 'deepseek-chat',
  temperature: 0,
});

// 绑定工具到模型
const modelWithTools = model.bindTools([weatherTool, addTool]);

// 调用模型
const response = await modelWithTools.invoke('广州的天气如何？');

bindTools()方法的参数是一个工具列表，每个工具都实现了Tool接口。绑定工具后，模型在生成响应时会考虑是否调用这些工具 ，这取决于模型对用户意图的理解和工具描述的清晰度。

2. Agent模式的工具绑定

对于更复杂的场景，可以使用Agent模式来绑定工具。Agent是一种更高级的工具使用方式，它允许模型自主决定是否调用工具以及调用哪个工具。

import { createAgent } from 'langchain';
import { ChatDeepSeek } from '@langchain/deepseek';

const agent = createAgent({
  model: new ChatDeepSeek({ model: 'deepseek-chat' }),
  tools: [weatherTool, addTool],
  systemPrompt: '你是一个能够调用外部工具的智能助手。'
});

const response = await agent.invoke({ messages: [{ role: 'user', content: '广州的天气如何？' }] });

Agent模式的优势在于：

自动化工具调用：模型自主决定是否调用工具，无需前端开发者手动干预。
更复杂的决策流程：模型可以执行"思考-行动-观察"的循环，处理更复杂的任务。
更好的错误处理：Agent模式通常包含内置的错误处理机制，提高应用的健壮性。

五、处理工具调用结果

当LLM决定调用工具时，它会在响应中返回tool_calls数组，包含需要调用的工具名称和参数。前端开发者需要解析这些工具调用指令，执行相应工具，并将结果反馈给LLM生成最终响应 。

1. 解析工具调用指令

工具调用指令的解析是处理工具调用的第一步。LLM返回的响应中，tool_calls数组包含了需要调用的工具名称和参数 ，这些信息需要被前端应用正确解析。

const response = await modelWithTools.invoke('广州的天气如何？');

if (response.tool_calls?.length) {
  // 解析工具调用指令
  const toolCall = response.tool_calls[0];
  console.log(`需要调用工具：${toolCall.name}，参数：`, toolCall.args);
}

工具调用指令的结构通常包括：

name：工具名称，对应绑定时定义的工具名称。
args：工具参数，是一个对象，包含工具需要的输入参数。
id：工具调用的唯一标识，用于跟踪和管理工具调用。

2. 执行工具并整合结果

解析工具调用指令后，前端开发者需要执行相应的工具函数，并将结果反馈给LLM，以便模型生成最终响应。

if (response.tool_calls?.length) {
  const toolCall = response.tool_calls[0];
  let toolResult;

  // 根据工具名称执行相应工具
  switch (toolCall.name) {
    case 'get_weather':
      toolResult = await weatherTool.invoke(toolCall.args);
      break;
    case 'add':
      toolResult = await addTool.invoke(toolCall.args);
      break;
    default:
      toolResult = '未知工具';
  }

  // 将工具结果反馈给LLM
  const finalResponse = await modelWithTools.invoke(
    `工具调用结果：${toolResult}\n请基于此结果回答用户的问题。`
  );

  console.log('最终回答：', finalResponse.content);
}

工具结果的整合方式取决于应用需求，常见的做法包括：

直接返回结果：将工具结果直接作为最终响应返回给用户。
结合LLM生成最终响应：将工具结果作为LLM的输入，让模型生成更自然、更完整的回答。
多轮工具调用：处理需要多个工具调用的复杂任务，模型可以决定是否需要进一步调用工具。

3. 错误处理与异常捕获

在工具调用过程中，错误处理是确保应用健壮性的重要环节。前端开发者需要捕获工具调用过程中的异常，并返回有意义的错误信息。

try {
  // 执行工具调用
  const toolResult = await weatherTool.invoke(toolCall.args);
  // 处理工具结果...
} catch (error) {
  // 捕获并处理错误
  console.error('工具调用失败：', error);
  let errorMessage;

  if (error instanceof zod.ZodError) {
    errorMessage = '参数格式错误，请检查输入。';
  } else if (error.message?.includes('网络错误')) {
    errorMessage = '网络连接问题，请稍后再试。';
  } else {
    errorMessage = '工具调用失败，请稍后再试。';
  }

  // 将错误信息反馈给LLM
  const finalResponse = await modelWithTools.invoke(
    `工具调用失败：${errorMessage}\n请基于此信息回答用户的问题。`
  );

  console.log('最终回答：', finalResponse.content);
}

常见的工具调用错误包括：

参数验证错误：用户输入的参数不符合工具定义的模式。
网络连接错误：工具需要访问外部API时可能发生的网络问题。
工具实现错误：工具函数内部逻辑错误导致的异常。
模型决策错误：LLM错误地调用了不适用的工具。

六、实际应用案例分析

1. 天气查询工具

天气查询工具是一个典型的前端应用场景，它展示了如何让LLM调用外部API获取实时数据。

工具声明：

import { tool } from '@langchain/core/tools';
import { z } from 'zod';

const fakeWeatherDB = {
  北京: { temp: "30°C", condition: "晴", wind: "微风" },
  上海: { temp: "28°C", condition: "多云", wind: "东风 3 级" },
  广州: { temp: "32°C", condition: "阵雨", wind: "南风 2 级" },
};

const weatherTool = tool(
  async ({ city }) => {
    const weather = fakeWeatherDB[city];
    if (!weather) {
      return `暂无${city}的天气信息`;
    }
    return `当前${city}的天气是${weather.temp}, ${weather condition}, 风力${weather.wind}`;
  },
  {
    name: 'get_weather',
    description: `获取指定城市的天气信息。
当用户询问天气相关问题时（如"北京今天天气如何？"），应该调用这个工具。
参数：
  city (string)：要查询天气的城市名称
返回值：
  包含温度、天气状况和风力的字符串，格式为"当前{城市}的天气是{温度}，{天气状况}，风力{风力}"`,

    schema: z.object({
      city: z
        .string()
        .describe('要查询天气的城市名称')
        .min(1)
        .max(20)
    })
  }
);

前端集成：

import React, { useState } from 'react';

function WeatherQueryComponent() {
  const [input, setInput] = useState('');
  const [weather, setWeather] = useState(null);
  const [error,设立Error] =设立useState(null);

  const handleQuery = async () => {
    try {
      // 调用模型
      const response = await modelWithTools.invoke(`查询${input}的天气情况。请使用get_weather工具。如果无法获取信息，请提供合理建议。`);

      // 解析工具调用
      if (response.tool_calls?.length) {
        const toolCall = response.tool_calls[0];
        const result = await weatherTool.invoke(toolCall.args);
        setWeather(result);
      } else {
        setWeather('模型没有调用天气查询工具。');
      }
    } catch (err) {
     设立Error('查询失败，请稍后再试。');
      console.error('天气查询失败：', err);
    }
  };

  return (
    <div>
      <input
        type="text"
        value={input}
        onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
        placeholder="请输入城市名称"
      />
      <button onClick={handleQuery}>查询天气</button>
      {weather && <div className="weather Result"><p>{weather}</p></div>}
      {error && <div className="error的消息"><p>{error}</p></div>}
    </div>
  );
}

天气查询工具的优势：

实时数据获取：可以查询最新天气信息，而非仅依赖模型训练数据。
自然语言交互：用户可以用自然语言提问，如"广州今天适合出行吗？"
错误处理能力：当城市名称不存在或格式错误时，可以提供友好的错误提示。

2. 计算工具

计算工具展示了如何让LLM执行数学运算等超出纯文本生成的复杂任务。

工具声明：

import { tool } from '@langchain/core/tools';
import { z } from 'zod';

const addTool = tool(
  async ({ a, b }) => {
    // 参数验证
    if (typeof a !== 'number' || typeof b !== 'number') {
      return '参数必须是数字。';
    }

    // 执行计算
    return String(a + b);
  },
  {
    name: 'add',
    description: `执行两个数字的加法运算。
当用户询问数学问题时（如"3加5等于多少？"），应该调用这个工具。
参数：
  a (number)：第一个数字
  b (number)：第二个数字
返回值：
  两个数字的和，格式为字符串`,

    schema: z.object({
      a: z
        .number()
        .describe('第一个数字')
        .min(-1000)
        .max(1000),
      b: z
        .number()
        .describe('第二个数字')
        .min(-1000)
        .max(1000)
    })
  }
);

const calculatorTool = tool(
  async ({ expression }) => {
    try {
      // 安全执行表达式
      const result = new Function(`return ${expression}`)();

      // 检查结果是否为数字
      if (typeof result !== 'number') {
        return '表达式结果不是数字。';
      }

      return String(result);
    } catch (error) {
      return '表达式格式错误。';
    }
  },
  {
    name: 'calculator',
    description: `执行数学表达式。
当用户询问数学问题时（如"3乘5加2等于多少？"），应该调用这个工具。
参数：
  expression (string)：要计算的数学表达式
返回值：
  数学表达式的结果，格式为字符串`,

    schema: z.object({
      expression: z
        .string()
        .describe('要计算的数学表达式')
        .min(1)
        .max(100)
    })
  }
);

前端集成：

import React, { useState } from 'react';

function CalculatorComponent() {
  const [input, setInput] = useState('');
  const [result,设立Result] =设立useState(null);
  const [error,设立Error] =设立useState(null);

  const handleCalculate = async () => {
    try {
      // 调用模型
      const response = await modelWithTools.invoke(`计算表达式：${input}。请使用calculator工具。如果表达式格式错误，请提供合理建议。`);

      // 解析工具调用
      if (response tool_calls?.length) {
        const toolCall = response.tool_calls[0];
        const result = await calculatorTool.invoke(toolCall.args);
       设立Result(result);
      } else {
       设立Result('模型没有调用计算器工具。');
      }
    } catch (err) {
     设立Error('计算失败，请稍后再试。');
      console.error('计算器工具失败：', err);
    }
  };

  return (
    <div>
      <input
        type="text"
        value={input}
        onChange={(e) => setInput(e.target.value)}
        placeholder="请输入数学表达式"
      />
      <button onClick={handleCalculate}>计算</button>
      {result && <div className="result消息"><p>{result}</p></div>}
      {error && <div className="error消息"><p>{error}</p></div>}
    </div>
  );
}

计算工具的优势：

精确计算能力：可以执行复杂的数学运算，确保结果的准确性。
自然语言交互：用户可以用自然语言提问，如"3乘5加2等于多少？"
错误处理能力：当表达式格式错误或包含无效字符时，可以提供友好的错误提示。

七、高级应用场景与最佳实践

1. 组合工具使用

组合工具使用展示了如何让LLM调用多个工具协同工作，处理更复杂的任务。

工具声明：

import { tool } from '@langchain/core/tools';
import { z } from 'zod';

const currencyConversionTool = tool(
  async ({ from, to, amount }) => {
    // 汇率转换实现逻辑...
  },
  {
    name: 'currencyConversion',
    description: `执行货币兑换计算。
当用户询问货币兑换问题时（如"100美元等于多少人民币？"），应该调用这个工具。
参数：
  from (string)：原货币代码（如USD、CNY）
  to (string)：目标货币代码（如USD、CNY）
  amount (number)：要兑换的金额
返回值：
  转换后的金额和货币代码，格式为"转换后的金额：{amount} {to}"`,

    schema: z.object({
      from: z
        .string()
        .describe('原货币代码')
        .min(3)
        .max(3)
        .regex(/^[A-Z]{3}$/),
      to: z
        .string()
        .describe('目标货币代码')
        .min(3)
        .max(3)
        .regex(/^[A-Z]{3}$/),
      amount: z
        .number()
        .describe('要兑换的金额')
        .min(0.01)
        .max(1000000)
    })
  }
);

const calculatorTool = tool(
  // 前面定义的计算器工具...
);

前端集成：

import React, { useState } from 'react';

function CurrencyConverterComponent() {
  const [from,设立From] =设立useState('USD');
  const [to,设立To] =设立useState('CNY');
  const [amount,设立Amount] =设立useState('');
  const [result,设立Result] =设立useState(null);
  const [error,设立Error] =设立useState(null);

  const handleConvert = async () => {
    try {
      // 调用模型
      const response = await modelWithTools.invoke(
        `将${amount} ${from}转换为${to}。请使用currencyConversion工具。如果汇率未知，请使用calculator工具估算。`
      );

      // 解析工具调用
      if (response.tool_calls?.length) {
        const toolCall = response工具调用[0];
        const result = await工具调用工具.invoke工具调用参数;
       设立Result(result);
      } else {
       设立Result('模型没有调用货币转换工具。');
      }
    } catch (err) {
     设立Error('转换失败，请稍后再试。');
      console.error('货币转换失败：', err);
    }
  };

  return (
    <div>
      <div>
        <select
          value={from}
          onChange={(e) =>设立From(e.target.value)}
        >
          <option value="USD">美元</option>
          <option value="CNY">人民币</option>
          <option value="EUR">欧元</option>
        </select>
        <input
          type="number"
          value={amount}
          onChange={(e) =>设立Amount(e.target.value)}
          placeholder="请输入金额"
        />
        <select
          value={to}
          onChange={(e) =>设立To(e.target.value)}
        >
          <option value="USD">美元</option>
          <option value="CNY">人民币</option>
          <option value="EUR">欧元</option>
        </select>
      </div>
      <button onClick={handleConvert}>转换</button>
      {result && <div className="result消息"><p>{result}</p></div>}
      {error && <div className="error消息"><p>{error}</p></div>}
    </div>
  );
}

组合工具使用的最佳实践：

明确工具优先级：当多个工具可能被调用时，明确它们的优先级和适用场景。
提供清晰的指导：在提示词中明确指导模型如何选择和使用工具。
处理工具调用链：当需要多个工具调用时，确保能够正确处理工具调用链。

2. 与前端API集成

与前端API集成展示了如何让LLM调用浏览器环境中的API，如地理位置、本地存储等。

工具声明：

import { tool } from '@langchain/core/tools';
import { z } from 'zod';

const getGeoLocationTool = tool(
  async () => {
    return new Promise((resolve, reject) => {
      navigator.geolocation.getCurrentPosition(
        (position) => {
          resolve({
            latitude: position.coords.latitude,
            longitude: position coords.longitude
          });
        },
        (error) => {
          reject(`获取地理位置失败：${error.message}`);
        },
        {
          enableHighAccuracy: true,
          maximumAge: 0,
          timeout: 10000
        }
      );
    });
  },
  {
    name: 'get GeoLocation',
    description: `获取用户当前的地理位置。
当用户询问"我在哪里？"或"附近有什么？"时，应该调用这个工具。
参数：
  无
返回值：
  包含纬度和经度的JSON对象，格式为{"latitude": number, "longitude": number}`,

    schema: z.object({}) // 无参数
  }
);

const searchWebTool = tool(
  async ({ query }) => {
    // 使用浏览器API执行网页搜索...
  },
  {
    name: 'search Web',
    description: `在互联网上搜索信息。
当用户询问需要实时信息的问题时（如"最新的新闻"），应该调用这个工具。
参数：
  query (string)：要搜索的关键词
返回值：
  搜索结果的摘要或链接列表`,

    schema: z.object({
      query: z
        .string()
        .describe('要搜索的关键词')
        .min(1)
        .max(100)
    })
  }
);

前端集成：

import React, { useState, useEffect } from 'react';

function GeoLocationComponent() {
  const [input,设立Input] =设立useState('');
  const [position,设立Position] =设立useState(null);
  const [error,设立Error] =设立useState(null);

  const handleQuery = async () => {
    try {
      // 调用模型
      const response = await modelWithTools.invoke(`查询${input}。请使用get GeoLocation和search Web工具。如果无法获取信息，请提供合理建议。`);

      // 解析工具调用
      if (response.tool_calls?.length) {
        const toolCall = response工具调用[0];
        let result;

        switch (toolCall.name) {
          case 'get GeoLocation':
            result = await getGeoLocationTool.invoke(toolCall.args);
           设立Position(result);
            break;
          case 'search Web':
            result = await searchWebTool.invoke(toolCall.args);
           设立Result(result);
            break;
          default:
            result = '未知工具';
        }

        // 可能需要进一步调用模型处理结果
        const finalResponse = await modelWithTools.invoke(
          `获取到地理位置：${JSON.stringify(position)}。请基于此回答用户的问题。`
        );

       设立Result(finalResponse.content);
      } else {
       设立Result('模型没有调用地理位置工具。');
      }
    } catch (err) {
     设立Error('查询失败，请稍后再试。');
      console.error('地理位置查询失败：', err);
    }
  };

  return (
    <div>
      <input
        type="text"
        value={input}
        onChange={(e) =>设立Input(e.target.value)}
        placeholder="请输入查询内容"
      />
      <button onClick={handleQuery}>查询</button>
      {position && <div className="position消息"><p>地理位置：{position latitude}, {position longitude}</p></div>}
      {result && <div className="result消息"><p>{result}</p></div>}
      {error && <div className="error消息"><p>{error}</p></div>}
    </div>
  );
}

与前端API集成的最佳实践：

处理浏览器API限制：如地理位置API需要用户授权，工具调用可能失败。
提供明确的指导：在提示词中明确指导模型如何调用浏览器API。
处理异步操作：浏览器API通常是异步的，确保工具函数正确处理异步操作。

3. 与后端API集成

与后端API集成展示了如何让LLM调用后端服务，如数据库查询、业务逻辑处理等。

工具声明：

import { tool } from '@langchain/core/tools';
import { z } from 'zod';

const searchProductsTool = tool(
  async ({ query }) => {
    try {
      const response = await fetch('/api/products?query=${query}', {
        method: 'GET',
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json',
          'Authorization': `Bearer ${process.env BackEND_API_KEY}`
        }
      });

      if (!response.ok) {
        throw new Error(`HTTP错误！状态码：${response.status}`);
      }

      const data = await response.json();
      return JSON.stringify(data);
    } catch (error) {
      return `查询失败：${error.message}`;
    }
  },
  {
    name: 'search Products',
    description: `搜索产品信息。
当用户询问产品相关问题时（如"有哪些笔记本电脑？"），应该调用这个工具。
参数：
  query (string)：要搜索的关键词
返回值：
  符合条件的产品列表，格式为JSON数组`,

    schema: z.object({
      query: z
        .string()
        .describe('要搜索的关键词')
        .min(1)
        .max(100)
    })
  }
);

前端集成：

import React, { useState } from 'react';

function ProductSearchComponent() {
  const [input,设立Input] =设立useState('');
  const [products,设立Products] =设立useState([]);
  const [error,设立Error] =设立useState(null);

  const handleSearch = async () => {
    try {
      // 调用模型
      const response = await modelWithTools.invoke(`搜索产品：${input}。请使用search Products工具。如果结果为空，请提供合理建议。`);

      // 解析工具调用
      if (response.tool_calls?.length) {
        const toolCall = response工具调用[0];
        const result = await searchProductsTool.invoke(toolCall.args);

        // 解析结果
        try {
          const parsedResult = JSON.parse(result);
         设立Products(parsedResult);
        } catch (error) {
         设立Error('结果解析失败，请稍后再试。');
        }
      } else {
       设立Error('模型没有调用产品搜索工具。');
      }
    } catch (err) {
     设立Error('搜索失败，请稍后再试。');
      console.error('产品搜索失败：', err);
    }
  };

  return (
    <div>
      <input
        type="text"
        value={input}
        onChange={(e) =>设立Input(e.target.value)}
        placeholder="请输入产品关键词"
      />
      <button onClick={handleSearch}>搜索</button>
      {products.length > 0 && (
        <div className="products列表">
          {products.map((product, index) => (
            <div key={index} className="product消息">
              <h3>{product.name}</h3>
              <p>价格：${product.price}</p>
              <p>库存：{product stock}</p>
            </div>
          ))}
        </div>
      )}
      {error && <div className="error消息"><p>{error}</p></div>}
    </div>
  );
}

与后端API集成的最佳实践：

处理网络请求：使用fetch或axios处理HTTP请求，确保正确处理响应和错误。
安全考虑：确保工具调用不会暴露敏感信息，如API密钥。
性能优化：处理可能的网络延迟，提供加载状态和超时处理。

八、常见问题与解决方案

1. 工具未被调用

问题：LLM没有调用绑定的工具，直接返回了答案。

原因：可能是工具描述不够清晰，或模型无法理解何时需要调用工具。

解决方案：

在提示词中明确指导模型调用工具。
提供更清晰、准确的工具描述。
使用更明确的指令格式，如"请使用{工具名称}工具回答这个问题"。

示例提示词：

const prompt = ChatPromptTemplate.fromMessages([
  ['system', `你是一个能够调用外部工具的智能助手。
当用户询问天气相关问题时，必须使用get_weather工具。
当用户询问数学问题时，必须使用calculator工具。
请严格按照工具定义的参数调用工具，并将结果整合到最终回答中。`],
  ['human', '{input}']
]);

2. 工具参数错误

问题：工具调用返回了参数错误，如"城市名称无效"或"数字格式错误"。

原因：可能是用户输入的参数不符合工具定义的模式，或模型生成的参数格式错误。

解决方案：

在工具函数中添加更详细的参数验证。
提供更明确的错误提示，帮助用户理解问题所在。
在提示词中强调参数格式要求，指导模型生成正确的参数。

增强参数验证的示例：

const calculatorTool = tool(
  async ({ expression }) => {
    // 更严格的参数验证
    if (typeof expression !== 'string') {
      return '表达式必须是字符串。';
    }

    // 检查表达式是否只包含数字和运算符
    if (!/^[0-9+\-*/(). ]+$/.test(expression)) {
      return '表达式包含无效字符。';
    }

    try {
      const result = new Function(`return ${expression}`)();

      if (typeof result !== 'number') {
        return '表达式结果不是数字。';
      }

      return String(result);
    } catch (error) {
      return '表达式格式错误。';
    }
  },
  // ...其他配置...
);

3. 工具调用延迟

问题：工具调用（如API请求）导致应用响应延迟，用户体验下降。

原因：可能是工具调用需要访问外部服务，存在网络延迟。

解决方案：

使用加载状态提示用户等待。
实现工具调用的超时机制。
考虑缓存常用工具调用结果，减少重复请求。

处理延迟的示例：

const handleQuery = async () => {
 设立Loading(true);
 设立Result(null);
 设立Error(null);

  try {
    // 调用模型
    const response = await modelWithTools.invoke(`查询${input}的天气情况。请使用get_weather工具。如果无法获取信息，请提供合理建议。`, {
      timeout: 10000 // 设置10秒超时
    });

    // ...处理工具调用...

  } catch (err) {
   设立Error('查询失败，请稍后再试。');
    console.error('天气查询失败：', err);
  } finally {
   设立Loading(false);
  }
};

九、未来发展趋势与展望

随着大语言模型和LangChain框架的不断发展，Tools模块在前端应用中的价值将进一步提升。未来，我们可以期待以下发展趋势：

更丰富的前端工具库：LangChain.js将提供更多的预置工具，如浏览器API集成、前端框架特定工具等。
更智能的工具选择：LLM将能够更准确地理解用户意图，选择合适的工具进行调用，减少错误和不必要的工具调用。
工具调用的自动化：Agent模式将成为主流，前端开发者只需声明工具和模型，无需手动处理工具调用和结果整合。
与WebAssembly的结合：未来的Tools模块可能支持通过WebAssembly调用更复杂的计算工具，如机器学习模型、图像处理算法等。
工具调用的安全增强：随着工具调用的普及，安全机制将不断完善，确保工具调用不会导致安全漏洞或隐私泄露。

在前端应用中，Tools模块将使LLM能够更深入地融入用户界面和交互流程，为用户提供更智能、更实用的体验。例如，未来的前端应用可能包含：

智能表单助手：能够自动填写表单、验证输入、提供建议。
实时数据分析工具：能够执行数据查询、计算和可视化。
交互式学习助手：能够根据用户学习进度和需求，调用合适的资源和工具。

十、总结与最佳实践

通过LangChain的Tools模块，前端开发者可以轻松实现LLM的工具调用能力，扩展模型的功能边界 。在实际应用中，应遵循以下最佳实践：

清晰定义工具：确保工具名称、描述和参数模式清晰准确，帮助LLM正确理解工具功能。
合理绑定工具：根据应用需求选择合适的工具绑定方式，简单场景使用bindTools()，复杂场景使用Agent模式。
妥善处理结果：解析LLM返回的工具调用指令，执行相应工具，并将结果反馈给LLM生成最终响应。
加强错误处理：实现完善的错误捕获和处理机制，确保应用在工具调用失败时仍能提供有意义的反馈。
优化用户体验：处理工具调用延迟，提供加载状态提示，确保应用响应流畅。

Tools模块是LangChain框架中连接LLM与外部世界的关键桥梁 ，它使前端应用能够突破纯文本生成的限制，执行计算、查询实时数据、访问外部API等复杂操作。通过合理使用Tools模块，前端开发者可以构建更智能、更实用的AI应用，为用户提供更丰富的交互体验。

在实际开发中，建议从简单的工具开始，逐步扩展到更复杂的场景，同时密切关注LangChain.js的更新和最佳实践，确保应用能够充分利用框架的新功能和改进。