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本文我们来学习下如何在AgentScope中使用自定义的工具。

文章目录

• 0. 开篇
• 1. 在 AgentScope 中使用自定义工具
• • 1.1 创建自定义工具
  • 1.2 使用自定义工具
• 2. 完整代码与运行结果
• 3. 存在的问题 - 一些思考，仅供参考

0. 开篇

在AgentScope中，自定义工具和内置工具的使用似乎没那么明显，但确实也提供了这个框架。它其实是通过一个叫 ServiceToolkit 来封装的工具。至于工具的使用，可以通过 ReActAgent 来实现。但这样使用在我看来有点问题。

先来看下具体怎么使用。

1. 在 AgentScope 中使用自定义工具

1.1 创建自定义工具

创建自定义工具，本质上是创建一个自定义函数。与LangChain和MetaGPT会通过类似 @tools 装饰器来将函数封装成框架内可用的工具不同，在 AgentScope 中，你只将函数的返回值封装成 ServiceResponse 对象即可。ServiceResponse 接收一个运行状态和一个content内容。

当然，记得要写该函数的docstring。还没细看源码，但猜测 AgentScope 内部应该是通过 docstring 来当作该工具的Prompt，并明确工具的参数和返回值。

def sum_num(a: int, b: int) -> int:     """计算两个数的和      Args:         a (int): 参数1         b (int): 参数2      Returns:         int: 结果     """     output = a + b     status = ServiceExecStatus.SUCCESS     return ServiceResponse(status, output) 

1.2 使用自定义工具

（1）首先，你需要将该工具添加到 ServiceToolkit 中。

service_toolkit = ServiceToolkit() service_toolkit.add(sum_num) 

（2）实例化一个 ReActAgent，通过 service_toolkit 参数来将自定义工具添加进去。

self.agent = ReActAgent(     name="assistant",     model_config_name="openai_cfg",     verbose=True,     service_toolkit=service_toolkit,     max_iters=1, ) 

（3）使用该 agent 即可

msg = Msg("user", query, role="user") return self.agent(msg) 

2. 完整代码与运行结果

完整代码如下:

from agentscope.agents.react_agent import ReActAgent  import agentscope from agentscope.message import Msg import os  from agentscope.service import (     ServiceToolkit,     ServiceResponse,     ServiceExecStatus, )  openai_api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY')  # 此Agent的模型配置，按需修改 OPENAI_CFG_DICT = {     "config_name": "openai_cfg",    # 此配置的名称，必须保证唯一     "model_type": "openai",         # 模型类型     "model_name": "gpt-3.5-turbo",  # 模型名称     "api_key": openai_api_key,      # OpenAI API key. 如果没有设置，将使用环境变量中的 OPENAI_API_KEY }  def sum_num(a: int, b: int) -> int:     """计算两个数的和      Args:         a (int): 参数1         b (int): 参数2      Returns:         int: 结果     """     output = a + b     status = ServiceExecStatus.SUCCESS     return ServiceResponse(status, output)   class ToolDemo:     def __init__(self):         # Prepare the tools for the agent         service_toolkit = ServiceToolkit()         service_toolkit.add(sum_num)          agentscope.init(model_configs=[OPENAI_CFG_DICT])          self.agent = ReActAgent(             name="assistant",             model_config_name="openai_cfg",             verbose=True,             service_toolkit=service_toolkit,             max_iters=1,         )              def invoke(self, query):         msg = Msg("user", query, role="user")         return self.agent(msg)      if __name__ == '__main__':     tool_demo = ToolDemo()     response = tool_demo.invoke("你是谁？")     print(response) 

运行结果：

可以看到它成功识别并使用了 sum_num 这个工具。

3. 存在的问题 - 一些思考，仅供参考

文章开始，我提到了通过 ReActAgent 来实现使用工具在我看来有点问题。

首先，ReActAgent 是实现的ReAct思想，即思考+行动。大模型先思考下一步该干什么，然后执行。这对于只想判断是否应该使用工具的场景来说，有点浪费。细心的同学可能发现了，在ReActAgent初始化的过程中，有个 max_iters 参数。这是最大的迭代步数，也就是思考多少次。判断一个工具的使用，其实只需要一次思考即可。（个人意见，欢迎讨论）。

其次，ReActAgent 最终的返回，是最终的结论，中间过程外部不可见。如果想要获取中间过程，需要自己实现，不能用 ReActAgent 了。目前还没看到 AgentScope 中有类似 LangChain 那样直接 bind_tools 或 bind_functions 这样的接口封装，让用户在执行之后可以获取是否需要调用工具的判断。

当识别到工具时，返回的结果是类似下图这样：

没有识别到工具时，返回的结果是类似下图这样：

难道可以通过这个返回值中有无 function 参数来判断是否使用过工具？感觉不太靠谱啊… 可能还是得自己写一个吧。欢迎熟悉的大佬指教！感谢！

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