标签：Function 调用模型 Agent CrewAI 参数工具

深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAI Function Call到CrewAI框架

嗨，大家好！作为一个喜欢折腾AI新技术的算法攻城狮，最近又学习了一些Agent工作流调用工具的文章，学完之后，我真的是“啊这”，一边感慨AI技术的强大，一边觉得自己打开了新世界的大门。于是，我决定写这篇博客，把我的学习心得分享给大家！如果你对AI智能体、工具集成，以及如何让它们更“聪明”感兴趣，那千万别错过这篇文章！

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。

正文：拆解Agent调用工具的秘密

一、工具是什么？分类了解一下！

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！

二、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。

三、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。

3.1 OpenAI Function Call调用机制

3.1.1 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。

3.1.2 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：

3.1.3 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\"}"
    }
}

3.2 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。

3.2.1 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。

四、工具创建的具体方法

4.1 基于OpenAI Function Call的工具创建

4.1.1 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"]
        }
    }
]

4.1.2 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。

4.2 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。

4.2.1 创建自定义工具

在CrewAI中创建工具非常简单：

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。"

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

class WeatherTool(BaseModel):
    file_path: str
    process_type: str

def query_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。

五、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！

最后一句废话：作为一个热爱AI技术的算法攻城狮，我真的很享受探索这些新奇有趣的东西。学习的过程虽然有时候会遇到困难，但当你突破瓶颈的那一刻，真的是爽到飞起！好了，不扯了，期待下次能和大家分享更多有趣的内容。掰掰~

参考资料：

标签：Function,调用,模型,Agent,CrewAI,参数,工具
From： https://www.cnblogs.com/li-jian-Lee/p/18671888

深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAI Function Call到CrewAI框架

深入浅出：Agent如何调用工具——从OpenAI Function Call到CrewAI框架

引言：Agent与工具，天作之合？

正文：拆解Agent调用工具的秘密

一、工具是什么？分类了解一下！

二、Agent中集成工具的步骤

三、Agent如何调用工具的原理

3.1 OpenAI Function Call调用机制

3.1.1 概念解析

3.1.2 数据流与调用流程

3.1.3 技术实现

1) 理解用户意图

2) 判断是否需要调用工具

3) 精准生成工具调用参数

3.2 CrewAI框架调用机制

3.2.1 工具注册与调用流程

四、工具创建的具体方法

4.1 基于OpenAI Function Call的工具创建

4.1.1 工具定义与注册

4.1.2 调用与参数处理

4.2 基于CrewAI框架的工具创建

4.2.1 创建自定义工具

五、工具创建的设计考虑

1. 输入与输出的明确性

2. 错误处理

3. 工具的功能粒度

结论：Agent的未来，更智能，更无所不能

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3.1 OpenAI Function Call调用机制

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3.1.2 数据流与调用流程

3.1.3 技术实现

1) 理解用户意图

2) 判断是否需要调用工具

3) 精准生成工具调用参数

3.2 CrewAI框架调用机制

3.2.1 工具注册与调用流程

四、工具创建的具体方法

4.1 基于OpenAI Function Call的工具创建

4.1.1 工具定义与注册

4.1.2 调用与参数处理

4.2 基于CrewAI框架的工具创建

4.2.1 创建自定义工具

五、工具创建的设计考虑

1. 输入与输出的明确性

2. 错误处理

3. 工具的功能粒度

结论：Agent的未来，更智能，更无所不能

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