深入浅出:Agent如何调用工具——从OpenAI Function Call到CrewAI框架
在OpenAI的Function Call机制中,工具(函数)的定义需要提供详细的描述和参数schema。定义函数逻辑:编写实际执行任务的函数。编写函数描述:包括函数名称、功能描述、参数类型和说明。注册函数:在调用模型时,通过functions参数传递函数描述列表。"description": "计算两个数的和。","a": {"type": "number", "description": "第
一、引言:Agent与工具,天作之合?
Agent,直译就是“代理”,但在AI领域,它更像是一个“智能小帮手”,可以帮用户完成各种复杂任务,比如回答问题、处理数据,甚至操控其他系统。
但问题来了:Agent再智能,它的基础能力终归有限,比如它不可能自带所有最新的数据,也不可能直接执行某些复杂操作。这时候,就需要一个“外挂”神器——工具!
工具可以赋予Agent超能力,比如:
- 调用外部API:获取实时数据,比如天气、汇率。
- 执行函数:进行复杂计算或数据处理。
- 访问数据库:提取大规模业务数据。
Agent+工具的组合,就像盖伦拿到了一把三相之力(好吧,暴露年龄了),能力瞬间爆炸!而这篇调研报告的核心就是:如何设计这些工具,并让Agent高效调用它们。重点关注了OpenAI的Function Call机制和CrewAI框架下的工具创建方法。下面,我就把我的学习心得分享给大家。
一、 Agent工具分类是什么?
在AI领域,工具可以理解为一些功能模块,通过标准化接口与Agent交互。文中将工具分为以下几类:
-
信息获取工具:比如调用API获取实时数据,或者从网页爬取信息。
-
计算处理工具:执行数学运算、运行代码,甚至处理图像。
-
交互工具:比如发邮件、推送消息。
-
控制工具:调整Agent的参数,或者控制它的行为,比如让它“安静点”。
引入工具,可以让Agent像开了挂一样,具备模型本身无法完成的能力。就好比给钢铁侠的战甲装上各种黑科技,简直不要太爽!
三、Agent中集成工具的步骤
想要把工具整合到Agent中,大体需要以下几个步骤:
-
工具注册:注册工具的schema,通常包括工具的名称、功能描述和接口参数的定义。
-
接口设计:为工具设计标准化的接口,确保Agent能以统一的方式与工具交互。比如,使用REST API或函数接口作为工具与Agent通信的桥梁。
-
环境适配与优化:确保工具与Agent的协同工作状态,需要考虑操作系统兼容性、依赖库安装等问题。同时还需要优化工具的性能和响应速度。
这三个步骤确保了Agent能够正确识别和调用工具,发挥工具的功能,增强Agent的能力。
四、Agent如何调用工具的原理
Agent调用工具的过程涉及到任务理解、工具选择、参数传递和结果处理。下面,我们分别看看OpenAI的Function Call机制和CrewAI框架下的调用机制。
4.1 OpenAI Function Call调用机制
4.1.1 概念解析
OpenAI的Function Call机制是GPT模型的一种扩展能力,允许Agent调用预定义的工具(函数)。在这个机制中,开发者通过提供函数的签名及其功能描述,让模型能够动态地选择、调用并与这些工具交互。
调用过程的核心是:
- 函数注册:提供函数的名称、功能描述和参数定义。
- 自然语言解析:模型通过对用户输入的自然语言理解,判断是否需要调用函数来完成任务。
- 函数调用与返回:模型生成调用函数的参数,执行调用,接收函数返回值并完成任务。
4.1.2 数据流与调用流程
-
用户输入:
用户向Agent发送请求,例如“请帮我查询明天北京的天气”。 -
任务解析:
GPT模型分析用户输入,判断是否需要调用函数。 -
生成函数调用参数:
根据函数描述,GPT模型自动生成调用所需的参数。 -
调用函数:
Agent通过后端的工具接口执行实际的函数调用,并获取返回值。 -
返回结果:
函数返回的结果会被模型处理,并以自然语言的形式呈现给用户。
调用流程可以用下面这个图示简单表示:
4.1.3 技术实现
在设计和实现智能Agent时,核心挑战之一在于如何让Agent高效完成任务。Agent需要具备以下能力:理解用户意图、判断是否需要调用工具、精准生成工具调用参数,并将调用结果格式化为用户可理解的自然语言输出。
1) 理解用户意图
在OpenAI Function Call中,意图识别的核心依赖于模型对工具描述的理解。以下是具体流程:
- 工具描述注册:
- 在模型中注册工具时,需要提供详细的功能说明和参数说明。
functions = [
{
"name": "query_weather",
"description": "查询天气信息。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "城市名称"},
"date": {"type": "string", "description": "查询日期"}
},
"required": ["city", "date"]
}
}
]
- 模型推断意图:
- 用户输入后,模型通过上述工具描述推断用户意图。例如,用户输入:“查询明天北京的天气。” ,模型会识别出“query_weather”工具最符合需求。GPT会根据用户输入,自动提取并生成参数,比如从“明天北京”中提取
city="北京"
和date="明天"
。
- 动态决定调用:
- 如果
function_call="auto"
,模型会自动判断是否需要调用工具。进一步,如果模型认为用户意图需要调用某个工具,会生成一个函数调用请求,包含工具名称和参数。
2) 判断是否需要调用工具
Agent需要根据用户输入动态判断是否调用工具。这一过程依赖于几方面的机制:
- 模型内能力 vs 工具能力:
- 如果任务可以通过模型自身的知识完成(例如回答“GPT是什么?”),则不调用工具。
- 如果任务需要实时信息、外部数据或复杂计算(例如“今天的汇率是多少?”),则调用工具。
- 工具匹配度:
- 工具的匹配度依赖于工具的功能描述,模型通过语义相似度判断。
3) 精准生成工具调用参数
生成工具调用参数是工具调用中的关键步骤。参数的准确性直接影响工具的执行结果。
- 工具描述驱动:
- 工具的参数定义(如参数名称、类型、描述等)是模型生成参数的重要依据。
- 模型会根据用户输入中的关键信息提取参数值。
- 用户输入补全:
- 如果用户输入不完整,模型会尝试根据上下文或知识补全。例如,输入“查一下北京的天气”,缺少日期信息时,模型可能自动补全为当天的日期。
- 参数校验与修正:
- 传参前,后端需要对模型生成的参数进行校验。例如,检查日期格式是否符合要求。
举个栗子,假设我们有一个处理CAD文件的函数:
functions = [
{
"name": "process_cad_file",
"description": "处理CAD图纸文件,提取设备信息并生成统计报告",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"file_path": {
"type": "string",
"description": "CAD文件的路径,支持.dwg格式"
}
},
"required": ["file_path"]
}
},
]
当用户输入“请帮我处理这个CAD图纸:project.dwg”时,模型会自动生成函数调用:
{
"function_call": {
"name": "process_cad_file",
"arguments": "{\"file_path\": \"project.dwg\"}"
}
}
4.2 CrewAI框架调用机制
CrewAI是一个基于LangChain的开源Agent框架,提供了方便的工具集成和Agent构建能力。在CrewAI中,工具的创建和调用也非常灵活。
4.2.1 工具注册与调用流程
- 工具定义:通过继承CrewAI的基类或使用装饰器定义工具。
- 工具注册:将工具注册到Agent,使其可以被调用。
- Agent处理用户输入:Agent会解析用户输入,自动匹配适合的工具。
- 执行工具逻辑:调用工具的
run
方法,获取结果。 - 结果返回:将工具结果直接返回给用户。
五、工具创建的具体方法
5.1 基于OpenAI Function Call的工具创建
5.1.1 工具定义与注册
在OpenAI的Function Call机制中,工具(函数)的定义需要提供详细的描述和参数schema。步骤如下:
- 定义函数逻辑:编写实际执行任务的函数。
- 编写函数描述:包括函数名称、功能描述、参数类型和说明。
- 注册函数:在调用模型时,通过
functions
参数传递函数描述列表。
def calculate_sum(a, b):
return a + b
functions = [
{
"name": "calculate_sum",
"description": "计算两个数的和。",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"a": {"type": "number", "description": "第一个数"},
"b": {"type": "number", "description": "第二个数"}
},
"required": ["a", "b"]
}
}
]
5.1.2 调用与参数处理
- 模型调用:设置
function_call
参数为"auto"
,模型会自动决定是否调用函数。 - 解析函数调用:从模型返回结果中提取
function_call
信息,获取函数名称和参数。 - 执行函数:调用实际的函数逻辑,并获取结果。
- 结果处理:将函数结果转换为自然语言,返回给用户。
5.2 基于CrewAI框架的工具创建
除了可以直接使用CrewAI框架下提供的工具(包括 CrewAI Toolkit 和 LangChain Tools 的工具),还可以创建自己的专属工具。
5.2.1 创建自定义工具
在CrewAI中创建工具非常简单:
1. 使用装饰器@tool
定义工具:
from crewai.tools import tool
@tool("查询天气")
def query_weather(city: str, date: str):
return f"{city}在{date}的天气是晴天,气温5°C。"
2. 或者继承BaseTool
实现工具:
from crewai.tools import BaseTool
class WeatherTool(BaseTool):
name = "查询天气"
description = "根据城市和日期查询天气。"
def _run(self, city: str, date: str):
return f"{city}在{date}的天气是晴天,气温5°C。"
- 更多的时候还可以使用API来包装函数为结构化工具:
from crewai.tools.structured_tool import CrewStructuredTool
from pydantic import BaseModel
classWeatherTool(BaseModel):
file_path: str
process_type: str
defquery_weather(file_path: str, process_type: str):
# 实现处理逻辑
return"处理结果"
queryweather = CrewStructuredTool.from_function(
name="查询天气",
description="根据城市和日期查询天气",
func=query_weather
)
CrewAI的调用机制与Function Call类似,但支持更复杂的任务分解。比如多个工具可以协同合作,完成一个复杂任务。
六、工具创建的设计考虑
在创建工具时,需要注意以下设计细节:
1. 输入与输出的明确性
- 输入参数:定义清晰的输入结构和类型,避免模型生成无效参数。
- 输出结构:确保输出结果可以直接供Agent使用,尽量采用标准化格式(如JSON)。
2. 错误处理
- 参数校验:在工具逻辑中对参数进行校验,例如检查日期格式是否正确。
- 异常处理:考虑API调用失败或超时的情况,并返回友好的错误信息。
3. 工具的功能粒度
- 功能过于笼统可能导致工具逻辑复杂化,建议每个工具只专注于单一功能。
- 如果任务较复杂,可以分解为多个工具,并通过Agent协调它们的调用。
我觉得,这些设计考虑对于提升Agent的开发效率和性能非常重要!毕竟,没有人喜欢和一个总是出错的Agent对话,对吧?
结论:Agent的未来,更智能,更无所不能
通过写这篇文章,我深刻感受到,Agent的智能化很大程度上依赖工具的设计和调用能力。无论是OpenAI的Function Call,还是CrewAI框架,都在探索如何让Agent具备更强大的外部能力。
我们可以畅想一下未来:
- 医疗助手通过调用诊断工具,秒出治疗方案。
- 智能家居通过集成控制工具,真正实现“懒人生活”。
- 企业AI通过调用数据工具,精准分析业务决策。
总之,Agent+工具的组合,无疑是AI发展的重要方向。如果你也是AI开发者,不妨尝试用这些技术,打造属于自己的智能Agent!
参考资料:
- [OpenAI 官方文档] (https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/function-calling)
- [LangChain 文档] (https://python.langchain.com/en/latest/index.html)
- [CrewAI GitHub 仓库] (https://github.com/Runnerly/crewler)
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