工具

什么是工具？

工具使 AI 系统能够与外部服务交互并执行操作。它们为 Agents 和工作流提供了调用 API、操作数据以及与外部系统集成的结构化方式。工具在 AI 决策能力和现实世界行动之间架起了桥梁。

理解工具

在 AI 系统中，工具通常实现为 AI 可以用来完成特定任务的函数调用。例如，旅行预订 Agent 可能有以下工具：

• 搜索航班可用性
• 查询酒店价格
• 处理付款
• 发送确认邮件

每个工具都有一个定义的接口，指定其输入、输出和预期行为。这使得 AI 系统能够理解何时以及如何适当地使用每个工具。

常见工具模式

API 集成工具

最常见的工具类型是那些包装外部 API 的工具。这些工具处理 API 认证、请求格式化和响应解析的复杂性，为 AI 系统提供一个清洁的接口。

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol ↗ 提供了定义和与工具交互的标准化方式。可以将其视为为 LLM 与外部资源交互而设计的 API 抽象层。MCP 为以下方面定义了一致的接口：

• 工具发现: 系统可以动态发现可用的工具
• 参数验证: 工具使用 JSON Schema 指定其输入要求
• 错误处理: 标准化的错误报告和恢复
• 状态管理: 工具可以在调用之间维护状态

数据处理工具

处理数据转换和分析的工具对许多 AI 工作流都是必需的。这些可能包括：

• CSV 解析和分析
• 图像处理
• 文本提取
• 数据验证