langchain-chatchat的0.3.0版本如何自定义agent工具
时间: 2025-02-25 09:32:19 浏览: 168
### 自定义 Agent 工具的方法
在 LangChain 0.3.0 版本中,自定义 Agent 工具涉及多个方面,包括配置方法、API 使用说明以及具体的示例代码。
#### 配置方法
为了创建自定义的 Agent 工具,在初始化过程中需遵循特定结构。由于 `LLMChain` 类已被弃用并将在后续版本移除[^1],推荐使用 `RunnableSequence` 来替代原有的链式调用方式。这意味着开发者应采用新的接口来设计和集成自定义工具到 Agent 中。
对于自定义工具的具体实现,通常需要继承基础类并重写相应的方法以适应具体需求。例如,在服务端的知识库模块(`server/knowledge_base/kb_service`)中有抽象方法 `do_create_kb()` 的定义,这表明任何想要扩展此功能的新类都必须提供自己的实现逻辑[^3]。
#### API 使用说明
当涉及到与外部系统的交互时,如 Google Search API 账号注册,确保正确设置环境变量或配置文件中的认证信息至关重要。这些凭证用于授权访问第三方资源,并可能作为参数传递给自定义工具实例。
此外,考虑到项目的整体架构——即通过 LangChain 进行开发和构建、LangSmith 实现生产化/跟踪、LangServe 提供 API 支持——理解各个组件之间的协作机制同样重要[^2]。特别是如果计划将自定义工具部署为 RESTful Web Service,则熟悉 FastAPI 或 Flask 等微框架会很有帮助。
#### 示例代码
下面是一个简单的 Python 函数片段,展示了如何基于上述指导原则编写一个名为 `CustomTool` 的自定义工具:
```python
from typing import Any, Dict
import requests
class CustomTool:
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
def run_query(self, query: str) -> Dict[str, Any]:
url = "https://api.example.com/search"
params = {"q": query}
headers = {
'Authorization': f'Bearer {self.api_key}'
}
response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers)
data = response.json()
return data['results']
```
这段代码假设存在一个支持 JSON 响式的搜索 API 接口,并且可以通过 HTTP GET 请求获取查询结果。实际应用中应当替换真实的 URL 和处理返回的数据格式。
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