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本章目录如下：

1. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（1）——Tools接口与创建工具概述》
2. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（2）——装饰器@tool》
3. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（3）——结构化工具StructuredTool》
4. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（4）——处理Error》
5. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（5）——返回产物artifact》
6. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（6）——特殊类型注解》
7. 《LangChain组件Tools/Toolkits详解（7）——工具调用与Toolkits》

本篇摘要

本章介绍LangChain组件Tools/Toolkits。

14. LangChain组件Tools/Toolkits详解

工具（Tools）是一种封装函数及其模式schema的方法，可以传递给聊天模型，使模型能够请求执行带有特定输入的工具函数，例如从数据库获取数据、发出API请求或运行自定义代码。LangChain中的tool抽象类将Python函数与定义函数名称、描述和预期参数的模式schema关联起来，以明确创建工具的作用及调用方式。本节将从Tools接口与创建工具概述、装饰器@tool、结构化工具StructuredTool、处理Error、返回产物artifact、特殊类型注解、工具调用和Toolkits等方面详细介绍工具。

14.7 工具调用

本节将讲述工具调用的概念及两种常用使用方式。

14.7.1 工具调用概念

许多AI应用程序直接与人类交互，此时模型以自然语言回应是合适的。但如果我们希望模型也能直接与系统交互，例如数据库或某API，这些系统通常有特定的输入模式或API有必需的负载payload结构，这时该怎么办呢？这种需求促成了工具调用（Tool calling）的概念，你可以使用工具调用来请求模型生成符合特定模式的响应（有时函数调用function calling会与工具调用互换使用）。

工具调用过程的关键概念有：
(1) 工具创建：使用@tool装饰器创建工具，工具是函数与其模式之间的关联（见上文）；
(2) 工具绑定：工具需要连接到支持工具调用的模型，这使模型能够感知工具及其所需的关联输入模式；
(3) 工具调用：在适当的时候，模型可以决定调用工具，并确保其响应符合工具的输入模式；
(4) 工具执行：可以使用模型提供的参数执行工具。如下图所示：

14.7.2 推荐用法：与模型绑定

下面伪代码展示了使用工具调用的推荐工