在智能体中集成工具

前提条件

• 已创建代码解释器工具，具体请参见创建沙箱工具。
• 已安装Python，且版本不低于3.10。

在智能体中集成工具

1. 登录AgentArts智能体开发平台。
2. 在左侧导航栏选择“开发中心 > 组件库 ”，单击“工具”页签，进入工具界面。
3. 在工具列表单击操作列的“调用代码”，通过SDK调用工具实现执行代码的能力，并通过tools装饰器封装成工具，SDK提供code_session函数，可快速启动代码解释器的会话，并支持自动停止会话。

   支持的操作类型:

   • execute_code：执行代码。
   • execute_command：执行命令。
   • read_files：读取文件。
   • write_files：写入文件。

   参数说明:

   • code：在代码解释器会话中执行的代码。这是指定编程语言的源代码，将由代码解释器执行。

     长度限制：最小长度为 0，最大长度为 1048576。

   • command： 要使用该工具执行的命令。长度限制：最小长度为 0，最大长度为 65536。
   • language： 要执行的代码所使用的编程语言，告诉代码解释器使用哪种语言运行时来执行代码。支持语言：Python。
   • write_contents：当请求操作为write_files时，待写入的内容，包含待写入数据内容和文件路径。列表限制：最小元素数量为0，最大元素数量为1000。
   • paths：当请求操作为read_files时， 所需读取的文件路径，需保证每个路径唯一。列表限制：最小元素数量为0，最大元素数量为1000。

   from agentarts-sdk.tools import code_session
   
   @tools
   def custom_tool_name(code: str, description: str = ""):
       with code_session("your_region", "your_code_interpreter_name") as code_client:
           response = code_client.invoke(
               operate_type="your_operate_type",
               arguments={your_arguments}
           )
       
       return json.dumps(response["result"])

4. 将3中的执行代码能力封装成工具，即可集成到智能体中，此处以LangGraph框架开发智能体为例。

   llm = ChatOpenAI(
       model="DeepSeek-V3",
       api_key=os.environ.get("MODEL_API_KEY", ""),
       base_url=os.environ.get("BASE_URL", ""),
       max_tokens=1000,
       temperature=0.7,
   )
   
   # 创建工具列表
   tools = [execute_python_tool]
   # 工具绑定Agent
   llm.bind_tools(tools)

后续操作

将开发好的Agent打包成镜像部署到智能体运行时，详细操作请参见部署智能体运行时。

相关文档

创建工具详情请参考创建沙箱工具。