实例化Tool

StaticTool（静态工具）

静态工具可以通过继承Tool的方式新增，在_run接口中实现工具的功能，例如：

from typing import Type
from pangukitsappdev.tool.tool import Tool
from pydantic import BaseModel, Field


class AddTool(Tool):
    class AddParam(BaseModel):
        a: int = Field(description="加法运算的数字")
        b: int = Field(description="加法运算的数字")

    name = "add"
    description = "加法运算"
    args_schema: Type[BaseModel] = AddParam
    principle = "请在需要做两个整型的加法运算时调用此工具"
    input_desc = "加法输入"
    output_desc = "加法运算的结果"

    def _run(self, a: int, b: int) -> int:
        return a + b

@Tool说明：

• name。工具的标识，建议为英文且与实际工具含义匹配，在同一个Agent中唯一。
• description。工具的描述，建议为中文，尽可能的简短描述工具。
• principle。何时使用该工具，为重要参数，该描述直接影响LLM对工具使用的判断，尽量描述清楚。如果Agent实际执行效果不符合预期，可以调整。
• input_desc。工具的入参描述 ，为重要参数，该描述直接影响LLM对入参的提取，尽量描述清楚。如果Agent实际执行效果不符合预期，可以调整。
• output_desc。工具的出参描述，当前对Agent的表现无重要影响。
• args_schema。工具入参类型，为重要参数，入参继承BaseModel的类型需额外指定，简单类型无需指定。
• return_type。指定工具返回类型，为可选参数，如_run方法未指定返回类型时必选。
• 如果输入输出参数为复杂类型，则需要通过继承BaseModel定义复杂类型的参数描述，此时input_desc、output_desc可以填空字符串，但仍然建议给出简要的描述。当前版本不支持复杂类型中再嵌套复杂类型，只支持基本类型：str、int、float、bool，建议参数数量不超过5个。

@Field说明：

• description。参数的描述，为重要参数，该描述直接影响LLM对入参的提取，尽量描述清楚，如果Agent实际执行效果不符合预期，可以调整。

上例中的args_schema为一个复杂的入参，如果工具的入参为一个基本类型，则不需要再额外定一个结构体，例如：

from typing import Type
from pangukitsappdev.tool.tool import Tool
from pydantic import BaseModel, Field


class ReverseTool(Tool):
    name = "reverse"
    description = "字符串翻转"
    principle = "请在需要字符串翻转时调用此工具"
    input_desc = "输入的字符串"
    output_desc = "反转的结果"

    def _run(self, s: str) -> str:
        return s[::-1]

DynamicTool（动态工具）

动态工具可以在业务运行态动态新增或修改：

from pangukitsappdev.tool.tool import Tool
from pydantic import BaseModel, Field, create_model

def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

# 定义函数方式
add_tool = Tool.from_function(func=add,
                              name="add",
                              description="加法运算",
                              principle="请在需要做两个整型的加法运算时调用此工具",
                              input_desc="加法输入",
                              output_desc="加法运算的结果",
                              args_schema=create_model('AddTool', a=(int, Field(description="加法运算的数字")), b=(int, Field(description="加法运算的数字")))
)
# lambda匿名方式
lambda_add_tool = Tool.from_function(func=lambda a, b: a+b,
                              name="add",
                              description="加法运算",
                              principle="请在需要做两个整型的加法运算时调用此工具",
                              input_desc="加法输入",
                              output_desc="加法运算的结果",
                              args_schema=create_model('AddTool', a=(int, Field(description="加法运算的数字")), b=(int, Field(description="加法运算的数字"))),
                              return_type=int)

• name、description、principle、input_desc、output_desc和args_schema的定义与说明与静态工具相同。
• return_type。为可选参数，如果func为未指定返回值类型的callable类型，必须通过return_type指定返回值类型。