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介绍

工具使用架构是连接大型语言模型（LLM）推理能力与真实、动态世界的 桥梁。它赋予智能体查询 API、搜索数据库和访问实时信息的能力，从而克服了 LLM 知识的静态局限性。

定义

工具使用 架构为 LLM 驱动的智能体配备了调用外部函数或 API（即 “工具”）的能力。智能体能够自主判断用户查询是否需要外部信息，并决定调用哪个工具来获取所需数据。

工作流程

接收查询 (Receive Query)： 智能体接收用户的请求。
决策 (Decision)： 智能体分析查询和可用工具，判断是否需要工具。
行动 (Action)： 如果需要，智能体格式化对工具的调用（例如，带正确参数的特定函数）。
观察 (Observation)： 系统执行工具调用，并将结果（“观察结果”）返回给智能体。
合成 (Synthesis)： 智能体将工具的输出整合到其推理过程中，生成一个最终的、有事实依据 的答案。

和react的区别

大家都是要调工具，都是要总结合成，二者的区别在哪？tool use架构是只调用一次工具，不需要把调用的结果再交给模型进行下一步动作的思考，换句话说就是tool use适合一锤子买卖或者是普通的work flow；react适合更复杂问题的解决

代码

本文章是对这篇公众号文章的复刻
完整代码已上传github：地址

核心代码解释

prompt

func DraftCodeTemplate() prompt.DefaultChatTemplate {
	systemTpl := `
	角色：你是一个精于解决用户问题的问题解答师。
	任务：根据用户的需求，回答问题，必要时使用提供给你的工具进行问题回答。
	要求：如果你已知了工具的查询结果，则无需继续调用工具，而应该结果整合进最终的回答中，确保回答的准确性和完整性。
	`
	chatTpl := prompt.FromMessages(schema.FString,
		schema.SystemMessage(systemTpl),
		schema.UserMessage("{user_query}"),
	)
	return *chatTpl
}

告诉模型职责，限制仅调用一次工具，不过这里更应在使用场景上进行限制

编排部分

type state struct {
	Messages []*schema.Message
}

func GetToolUseRunnable() (compose.Runnable[map[string]any, *schema.Message], error) {
	sg := compose.NewGraph[map[string]any, *schema.Message](compose.WithGenLocalState(func(ctx context.Context) *state {
		return &state{Messages: make([]*schema.Message, 0)}
	}))
	ctx := context.Background()
	model, err := GetModel()
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	tools := GetBaiDuMapTool(ctx, []string{MapServer})
	toolNode, err := compose.NewToolNode(ctx, &compose.ToolsNodeConfig{
		Tools: tools,
	})
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	toolsInfo, err := genToolInfos(ctx, tools)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	model, err = model.WithTools(toolsInfo)
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	modelPreHandle := func(ctx context.Context, input []*schema.Message, state *state) ([]*schema.Message, error) {
		state.Messages = append(state.Messages, input...)

		return state.Messages, nil
	}
	toolsNodePreHandle := func(ctx context.Context, input *schema.Message, state *state) (*schema.Message, error) {
		if input == nil {
			return state.Messages[len(state.Messages)-1], nil // used for rerun interrupt resume
		}
		state.Messages = append(state.Messages, input)
		return input, nil
	}

	makeAnswerTemplate := DraftCodeTemplate()
	sg.AddChatTemplateNode("MakeAnswerTemplate", &makeAnswerTemplate, compose.WithNodeName("MakeAnswerTemplate"))
	sg.AddChatModelNode("MakeAnswerModel", model, compose.WithNodeName("MakeAnswerModel"), compose.WithStatePreHandler(modelPreHandle))
	sg.AddToolsNode("ToolsNode", toolNode, compose.WithNodeName("ToolsNode"), compose.WithStatePreHandler(toolsNodePreHandle))
	sg.AddChatModelNode("Synthesis", model, compose.WithNodeName("Synthesis"), compose.WithStatePreHandler(modelPreHandle))

	sg.AddEdge(compose.START, "MakeAnswerTemplate")
	sg.AddEdge("MakeAnswerTemplate", "MakeAnswerModel")
	sg.AddEdge("MakeAnswerModel", "ToolsNode")
	sg.AddEdge("ToolsNode", "Synthesis")
	sg.AddEdge("Synthesis", compose.END)
	reflectionRunnable, err := sg.Compile(context.Background())
	return reflectionRunnable, err
}

最终实现了如下的graph

MakeAnswerTemplate -> MakeAnswerModel -> ToolsNode -> Synthesis

handler的作用

可以看到在调用模型及工具之前写了两个handler，作用都是追加对话历史，如果没有这两个handler会出现什么问题呢？
工具调用完整，进行总结的时候 模型仅仅拿到tool call的结果，但是他不知道自己是谁，不知道自己该干什么
所以这里通过两个prehandler对state进行修改，实现对话记录在全节点上的透传

小坑

1. 没有prehandler会导致最后输出的结果很奇怪

2. 调用WithTools方法进行工具和模型的绑定时，这个方法会返回新的model，注意看官方的函数说明
   // WithTools returns a new ToolCallingChatModel instance with the specified tools bound. // This method does not modify the current instance, making it safer for concurrent use.

   运行结果

   工具调用结果

   

   最终结果