趋近智
开发LLM代理高级工具
章节 1: LLM 代理工具的基本原理
工具在LLM代理能力中的作用
理解工具规范与描述
为LLM交互设计工具接口
工具输入和输出模式的优良做法
工具执行中的错误处理方案
LLM Agent 工具的安全准则
实作：编写你的第一个工具定义
第 1 章测验
章节 2: 开发自定义Python工具
以Python函数和类的形式实现工具
管理有状态工具中的状态和上下文
与外部服务交互：API 和数据库
验证和净化工具输入
大型语言模型复杂工具输出的结构化方法
异步工具操作：实现非阻塞任务
实践：构建数据库查询工具
第 2 章测验
章节 3: 工具选择与编排
智能体驱动的工具选择机制
设计多步工具执行流程
管理工具调用间的依赖关系
条件工具执行逻辑
工具链故障恢复
实现工具的顺序与并行使用
实践：协调多工具代理
第 3 章测验
章节 4: 将外部API整合为工具
工具API访问的认证与授权
解析与转换API响应
处理 API 调用频率限制与重试
自然语言到API调用的映射方法
将API数据汇总并呈现给LLM
API工具整合的安全方面
实践：封装公共API作为LLM工具
第 4 章测验
章节 5: 高阶工具功能
代码解释与执行工具
开发网页浏览与内容提取工具
创建用于文件系统操作的工具
与用户界面交互的工具
需要人工干预的工具的考虑事项
构建生成结构化数据的工具
动手实践：一个简单的文件操作工具
第 5 章测验
章节 6: 工具的测试、监控与维护
代理工具的单元测试与集成测试
工具性能与可靠性监控
工具调用与LLM互动日志记录
工具的版本控制与更新策略
评估工具有效性及LLM的工具使用
调试工具增强型智能体中的常见问题
实践：为工具使用设置基本日志记录
第 6 章测验
工具链故障恢复
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Kerb - 大语言模型开发工具包
用于构建生产级 LLM 应用的 Python 工具包。提供提示词、RAG、智能体、结构化输出和多提供商支持等模块化实用工具。
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