集成外部工具和API

集成外部工具和应用程序编程接口（API）使LLM智能体从纯粹的对话或文本生成实体，转变为能够与外部环境交互并施加影响的角色。推理 (inference)和内部记忆为智能体提供了认知能力，而工具集成则提供了获取最新信息、执行专业计算或在其他系统中执行操作的必要机制。这种能力对执行多步骤计划十分重要，因为中间步骤常需外部数据或操作。

外部交互的理由

LLM的知识本质上是静态的，仅限于其训练数据。如果没有外部协助，它无法获取实时股价、查看当前天气、查询特定数据库、执行代码或与专有系统交互。工具弥补了这一不足。通过让智能体访问外部函数或API，我们显著扩展了它们的操作范围。以前需要人工干预或单独处理的任务，可以直接整合到智能体的工作流程中。

设想一个负责规划旅行的智能体。没有工具，它只能根据其训练数据推荐行程。有了工具，它可以：

1. 查询航班预订API，获取实时价格和可用性。
2. 访问酒店预订系统。
3. 使用天气API检查目的地日期的天气预报。
4. 使用网页搜索工具获取评论或景点信息。
5. 计算货币换算。

“这些操作中的每一项都依赖与外部资源交互，强调了工具集成对于完成复杂任务的必要性。”

工具的定义与表示

为了让智能体有效使用工具，工具必须以LLM能够理解和正确调用的方式呈现。这需要定义：

• 名称： 工具的唯一标识符（例如，get_current_weather）。
• 描述： 清晰、自然的语言说明工具的功能、使用时机及其用途。这个说明对LLM选择合适工具的决策过程非常重要。例如：“获取指定位置的当前天气情况。”
• 输入模式： 工具所需参数 (parameter)的结构化定义。这常使用JSON模式等格式来指定参数名称、数据类型（字符串、整数、布尔值）、描述以及是否必需。例如：

  {
    "type": "object",
    "properties": {
      "location": {
        "type": "string",
        "description": "城市和州，例如：旧金山, 加利福尼亚州"
      },
      "unit": {
        "type": "string",
        "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
        "description": "温度单位"
      }
    },
    "required": ["location"]
  }
  

• 输出模式（可选但推荐）： 工具返回数据结构的定义。这有助于智能体预判和解析响应。

提供这些结构化定义不仅使LLM能够选择工具，还能生成格式正确的输入参数，以便执行环境解析和使用。

工具调用流程

集成工具通常涉及一个循环，其中LLM识别出需要使用工具，智能体的执行环境处理调用，结果反馈给LLM。

该图呈现了工具集成的标准流程：LLM确定需要工具，智能体的执行器调用工具，接收结果，并将其作为观察结果返回给LLM，以指导后续推理 (inference)。

让我们分解这些步骤：

1. LLM决策： 基于当前任务、计划和上下文 (context)，LLM确定需要外部工具才能继续。它识别出具体工具（例如，web_search）并生成必要的输入参数 (parameter)（例如，{"query": "LLM智能体最新进展"}）。现代LLM常支持特定的“函数调用”或“工具使用”模式，在此模式下它们输出结构化请求。
2. 执行环境拦截： 智能体的框架或执行环境拦截来自LLM的结构化请求。它解析工具名称和参数。
3. 工具调用： 执行器使用解析后的参数调用实际的工具函数或发起API请求。这可能涉及在注册表中查找工具实现、处理身份验证和进行网络调用。
4. 结果处理： 外部工具返回结果（例如，搜索结果、天气数据），如果调用失败则返回错误消息。
5. 反馈给LLM： 执行器将结果（或错误）格式化为特定格式，通常带有“观察结果：”或“工具结果：”等标签前缀，并将其重新注入到对话历史或提示中，供LLM的下一个回合使用。这使得LLM能够将外部信息整合到其推理过程中并继续执行计划。

实施注意事项

成功集成工具需要仔细考虑几个实际问题：

• 解析可靠性： LLM可能偶尔生成格式错误的请求（例如，不正确的JSON，缺少必需参数 (parameter)）。执行环境需要可靠的解析和验证逻辑来妥善处理这些情况，也许通过向LLM返回错误消息，促使其纠正请求。
• 安全性： 允许LLM触发外部操作引入了潜在的安全风险。修改状态的工具（例如，发送电子邮件、更新数据库）需要严格的防护措施。执行理想情况下应在沙盒环境中进行，输入应进行净化，以防止注入攻击，即恶意提示可能诱使LLM执行有害的工具调用。基于智能体权限的访问控制也十分重要。
• 执行模式： 有些工具执行迅速（例如，简单计算），而另一些可能耗时较长（例如，复杂的API调用，运行模拟）。智能体架构必须处理同步和潜在的异步工具调用，而不会不必要地阻塞主推理 (inference)循环。异步执行通常涉及回调或轮询等机制，以便在结果就绪时获取。
• 工具发现： 当有许多工具可用时，仅仅在提示中列出所有工具会变得低效或由于上下文 (context)窗口限制而不可能。需要更先进的工具检索和选择方法，这将在下一节（“工具描述和选择机制”）中讨论。

“集成工具和API是构建高效智能体系统的重要组成部分。它使LLM能够摆脱其静态知识的局限，动态地与外部系统和数据源交互，使它们能够执行解决问题的复杂多步骤计划。细致设计工具定义、调用流程，并处理安全性、错误管理等实施难题，对于构建可靠且有效的工具使用型智能体而言非常重要。”