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工具

正如我们在第一单元所探讨的，智能体通过工具执行各类操作。在`smolagents`框架中，工具被视为 LLM 可以在智能体系统中调用的函数。

要使LLM能够调用工具，需要为其提供包含以下关键要素的接口描述：

- 名称：工具的标识名称
- 工具描述：工具的功能说明
- 输入类型及描述：工具接受的参数说明
- 输出类型：工具的返回结果类型

以韦恩庄园筹备派对为例，Alfred 需要多种工具来收集信息——从搜索餐饮服务到寻找派对主题创意。以下是一个简单搜索工具的接口示例：

- 名称: `web_search`
- 工具描述: 根据特定查询进行网络搜索
- 输入: `query` (字符串) - 需要查找的搜索关键词
- 输出: 包含搜索结果的字符串

通过使用这些工具，Alfred 能够做出明智决策并收集派对筹备所需的所有信息。

下方动画展示了工具调用的管理流程：

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工具创建方法

在`smolagents`中，可以通过两种方式定义工具：

1. 使用`@tool`装饰器创建基于函数的简单工具
2. 创建`Tool`的子类实现复杂功能

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@tool 装饰器

`@tool`装饰器是定义简单工具的推荐方式。在底层，smolagents 会从 Python 函数解析基本信息。因此，清晰的函数命名和规范的文档字符串（docstring）能让 LLM 更易理解工具用途。

使用此方法时，我们需要定义包含以下要素的函数：

- 明确描述性的函数名称：帮助LLM理解其用途
- 输入输出的类型提示：确保正确使用
- 详细描述：包含明确描述各参数的`Args:`部分，这些描述为 LLM 提供关键上下文信息

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创建餐饮评分查询工具

> 您可以通过 此 Notebook 跟随代码实践，该文件支持在 Google Colab 中运行。

假设 Alfred 已确定派对菜单，但需要为大量宾客准备食物。为此，他希望雇佣餐饮服务并需要找到当地评分最高的选择。

以下是通过`@tool`装饰器实现该功能的示例：

    from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, tool

    # 假设我们有一个获取最高评分餐饮服务的函数
    @tool
    def catering_service_tool(query: str) -> str:
        """
        This tool returns the highest-rated catering service in Gotham City.

        Args:
            query: A search term for finding catering services.
        """
       # 示例餐饮服务及评分列表
        services = {
            "Gotham Catering Co.": 4.9,
            "Wayne Manor Catering": 4.8,
            "Gotham City Events": 4.7,
        }

        # 查找评分最高的餐饮服务（模拟搜索查询过滤）
        best_service = max(services, key=services.get)

        return best_service

    agent = CodeAgent(tools=[catering_service_tool], model=InferenceClientModel())

    # 运行智能体寻找最佳餐饮服务
    result = agent.run(
        "Can you give me the name of the highest-rated catering service in Gotham City?"
    )

    print(result)   # Output: Gotham Catering Co.

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通过Python类定义工具

此方法需要创建`Tool`的子类。对于复杂工具，我们可以通过类封装函数及其元数据来帮助 LLM 理解使用方式。在类中需要定义：

- `name`: 工具名称
- `description`: 用于构建智能体系统提示的描述
- `inputs`: 包含`type`和`description`的字典，帮助Python解释器处理输入
- `output_type`: 指定期望的输出类型
- `forward`: 包含执行逻辑的方法

以下是通过`Tool`类构建工具并与`CodeAgent`集成的示例：

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创建超级英雄主题派对创意生成工具

Alfred 计划在庄园举办超级英雄主题派对，但需要独特创意让活动与众不同。作为完美管家，他希望用新颖主题给宾客带来惊喜。

为此，我们可以创建根据类别生成派对创意的工具，帮助 Alfred 找到最惊艳的主题方案：

    from smolagents import Tool, CodeAgent, InferenceClientModel

    class SuperheroPartyThemeTool(Tool):
        name = "superhero_party_theme_generator"
        description = """
        This tool suggests creative superhero-themed party ideas based on a category.
        It returns a unique party theme idea."""

        inputs = {
            "category": {
                "type": "string",
                "description": "The type of superhero party (e.g., 'classic heroes', 'villain masquerade', 'futuristic Gotham').",
            }
        }

        output_type = "string"

        def forward(self, category: str):
            themes = {
                "classic heroes": "Justice League Gala: Guests come dressed as their favorite DC heroes with themed cocktails like 'The Kryptonite Punch'.",
                "villain masquerade": "Gotham Rogues' Ball: A mysterious masquerade where guests dress as classic Batman villains.",
                "futuristic Gotham": "Neo-Gotham Night: A cyberpunk-style party inspired by Batman Beyond, with neon decorations and futuristic gadgets."
            }

            return themes.get(category.lower(), "Themed party idea not found. Try 'classic heroes', 'villain masquerade', or 'futuristic Gotham'.")

    # 实例化工具
    party_theme_tool = SuperheroPartyThemeTool()
    agent = CodeAgent(tools=[party_theme_tool], model=InferenceClientModel())

    # 运行智能体生成派对主题
    result = agent.run(
        "What would be a good superhero party idea for a 'villain masquerade' theme?"
    )

    print(result)  # Output: "Gotham Rogues' Ball: A mysterious masquerade where guests dress as classic Batman villains."

借助此工具，Alfred 将成为终极超级管家，为宾客呈现难忘的超级英雄主题派对！🦸♂️🦸♀️

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默认工具箱

`smolagents` 自带一组预构建工具，可直接注入到您的智能体中。默认工具箱 包含:

- PythonInterpreterTool
- FinalAnswerTool
- UserInputTool
- DuckDuckGoSearchTool
- GoogleSearchTool
- VisitWebpageTool

Alfred 可以使用多种工具来确保韦恩庄园的完美派对:

- 首先，他可以使用 `DuckDuckGoSearchTool` 搜索创意超级英雄主题派对灵感

- 对于餐饮，他依赖 `GoogleSearchTool` 查找哥谭市评分最高的服务

- 要管理座位安排，Alfred 可以通过 `PythonInterpreterTool` 运行计算

- 收集完所有信息后，他使用 `FinalAnswerTool` 整合计划

通过这些工具，Alfred 确保派对既出众又顺利。🦇💡

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共享与导入工具

smolagents 最强大的功能之一是能够将自定义工具共享到 Hub 并无缝集成社区创建的工具。这包括与 HF Spaces 和 LangChain 工具的连接，显著增强了 Alfred 策划难忘韦恩庄园派对的能力。🎭

通过这些集成，Alfred 可以利用高级活动策划工具——无论是调整灯光营造完美氛围、为派对策划理想歌单，还是与哥谭市最优秀的餐饮服务商协调。

以下是展示这些功能如何提升派对体验的示例:

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向 Hub 共享工具

与社区分享自定义工具非常简单！只需使用 `push_to_hub()` 方法将其上传到您的 Hugging Face 账户。

例如，Alfred 可以分享他的 `party_theme_tool` 以帮助其他人找到哥谭市最好的餐饮服务。具体操作如下:

    party_theme_tool.push_to_hub("{your_username}/party_theme_tool", token="<YOUR_HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN>")

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从 Hub 导入工具

您可以使用 `load_tool()` 函数轻松导入其他用户创建的工具。例如，Alfred 可能希望使用 AI 生成派对的宣传图片。无需从头构建工具，他可以直接使用社区预定义的方案:

    from smolagents import load_tool, CodeAgent, InferenceClientModel

    image_generation_tool = load_tool(
        "m-ric/text-to-image",
        trust_remote_code=True
    )

    agent = CodeAgent(
        tools=[image_generation_tool],
        model=InferenceClientModel()
    )

    agent.run("Generate an image of a luxurious superhero-themed party at Wayne Manor with made-up superheros.")

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将 Hugging Face Space 导入为工具

您可以使用 `Tool.from_space()` 将 HF Space 作为工具导入。这开启了与社区数千个 Space 集成的可能性，从图像生成到数据分析均可实现。

工具将通过 `gradio_client` 连接 Space 的后端，请确保已通过 `pip` 安装该依赖（如果尚未安装）。

对于本次派对，Alfred 可以使用现有的 HF Space 生成公告所需的 AI 图像（替代之前提到的预建工具）。让我们开始构建：

    from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, Tool

    image_generation_tool = Tool.from_space(
        "black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
        name="image_generator",
        description="Generate an image from a prompt"
    )

    model = InferenceClientModel("Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")

    agent = CodeAgent(tools=[image_generation_tool], model=model)

    agent.run(
        "Improve this prompt, then generate an image of it.",
        additional_args={'user_prompt': 'A grand superhero-themed party at Wayne Manor, with Alfred overseeing a luxurious gala'}
    )

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导入 LangChain 工具

我们将在后续章节讨论 `LangChain` 框架。目前需要注意的是，您可以在 smolagents 工作流中复用 LangChain 工具！

您可以使用 `Tool.from_langchain()` 方法轻松加载 LangChain 工具。

追求完美的 Alfred 正在筹备一场盛大的超级英雄之夜活动（趁韦恩一家外出时），为确保每个细节都超出预期，他借助 LangChain 工具来寻找顶级的娱乐创意。

具体实现如下：

    from langchain.agents import load_tools
    from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, Tool

    search_tool = Tool.from_langchain(load_tools(["serpapi"])[0])

    agent = CodeAgent(tools=[search_tool], model=model)

    agent.run("Search for luxury entertainment ideas for a superhero-themed event, such as live performances and interactive experiences.")

通过此设置，Alfred 能快速发现高端娱乐选项，确保哥谭的精英宾客获得难忘体验。该工具帮助他策划韦恩庄园的完美超级英雄主题活动！🎉

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资源

- 工具教程 - 通过本教程学习如何高效使用工具
- 工具文档 - 全面的工具参考文档
- 工具使用导览 - 逐步指导如何构建和使用工具
- 构建高效智能体 - 关于开发可靠高性能自定义函数智能体的最佳实践指南

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