L’Agent d’Appel d’Outils permet aux flux IA de sélectionner et d’utiliser automatiquement les outils configurés pour résoudre les requêtes des utilisateurs, rendant les workflows plus puissants et adaptatifs.
Description du composant
The Tool Calling Agent is a specialized component designed for AI workflows that require an agent to intelligently interact with a set of external tools in response to a user’s prompt. This component can orchestrate tool usage, manage chat history for context, and utilize language models to generate effective follow-up questions and actions.
The Tool Calling Agent acts as an intermediary that receives user input (typically a message), processes it using a language model, and determines which tools (from a provided list) to call in order to fulfill the request. It is capable of multi-step reasoning and can iterate over tool calls up to a specified maximum number of iterations. This approach is especially useful for complex AI tasks that require external data fetching, calculations, or integrations with APIs.
The component accepts the following inputs:
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| Inputs | Message | Yes | The main user input or message to be processed by the agent. |
| Tools | List of Tool | Yes | A list of tools the agent can use to answer the user’s query. |
| LLM | BaseChatModel | No | The language model used to generate responses and follow-up questions. |
| Chat History | InMemoryChatMessageHistory | No | Maintains the conversation context for more coherent and relevant agent responses. |
| Max Iterations | int | No | Sets the maximum number of reasoning steps the agent can take (default: 20). |
| System Message | str | No | An optional system prompt to guide the agent’s behavior or set context for the conversation. |
| Input | Description |
|---|---|
| Input (Message) | User message or prompt |
| Tools | List of available tools the agent can call |
| LLM | Language model to drive the agent’s logic |
| Chat History | Previous conversation for better context and memory |
| Max Iterations | Maximum reasoning/tool-calling steps per invocation |
| System Message | Optional prompt to shape agent’s overall behavior |
| Output | Description |
|---|---|
| Message | Agent’s final response after reasoning and tool usage |
Use the Tool Calling Agent when your AI workflow requires:
This makes it a versatile building block for advanced AI-powered automation, chatbots, digital assistants, and more.
Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Agent d’Appel d’Outils. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.
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L’Agent d’Appel d’Outils permet à votre workflow IA de choisir et d’utiliser automatiquement des outils externes pour répondre aux requêtes des utilisateurs, rendant vos solutions plus dynamiques et performantes.
Vous pouvez connecter tous les outils pris en charge par FlowHunt, tels que la recherche web, les API ou des actions personnalisées, afin d’élargir les capacités de votre agent.
L’agent analyse l’entrée et le contexte utilisateur, puis sélectionne l’outil le plus pertinent pour effectuer les actions ou récupérer les informations nécessaires à la réponse.
Oui, vous pouvez définir un nombre maximal d’itérations d’utilisation des outils, garantissant ainsi une automatisation efficace et maîtrisée.
Aucune programmation n’est requise. Il suffit de configurer vos outils et de connecter le composant dans votre flux.
Améliorez vos workflows automatisés en exploitant des agents qui utilisent des outils externes pour une résolution intelligente et multi-étapes des problèmes.
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