工具调用代理

工具调用代理

工具调用代理让 AI 流程能够自动选择和使用已配置的工具来解决用户问题,使工作流更强大且更具适应性。

组件描述

工具调用代理组件的工作原理

工具调用代理 是为 AI 工作流而设计的专用组件,当需要代理根据用户指令智能地与一组外部工具交互时尤为适用。该组件可以编排工具的调用,管理聊天历史以提供上下文,并利用语言模型生成有效的跟进问题和动作。

该组件的功能

工具调用代理作为中间桥梁,接收用户输入(通常是一条消息),通过语言模型处理后,从提供的工具列表中决定调用哪些工具以满足请求。它支持多步推理,并可根据设置的最大迭代次数进行工具调用。这种方式特别适合需要外部数据获取、计算或 API 集成的复杂 AI 任务。

输入

该组件接受以下输入:

名称类型必需说明
InputsMessage需由代理处理的用户主要输入或消息。
Tools工具列表代理可用于回答用户问题的工具列表。
LLMBaseChatModel用于生成响应和后续问题的语言模型。
Chat HistoryInMemoryChatMessageHistory用于维护对话上下文,使代理响应更连贯、更相关。
Max Iterationsint设置代理可进行的最大推理步数(默认:20)。
System Messagestr可选的系统提示,用于引导代理的行为或为对话设置上下文。

输出

  • Message:主要输出为 Message 对象,包含代理处理输入并(如有需要)调用工具后的响应。

主要特性与优势

  • 多工具编排:让代理可根据需要选择并调用多个工具,解决复杂问题。
  • 上下文感知:借助聊天历史,代理能生成更准确、具上下文的跟进问题和动作。
  • 迭代推理:代理可执行多步推理(至设定的最大迭代数),适应需要多次交互的任务。
  • 可定制引导:可选的系统消息允许您影响代理的行为、语气或目标,适应不同任务或应用。
  • 灵活集成:可用于需要动态决策、工具调用或上下文对话管理的各种工作流。

应用示例

  • 自动化客户支持:代理可调用知识库搜索工具、工单创建 API 或其他实用工具来响应用户问题。
  • 数据获取与处理:代理可从多种来源(API、数据库)获取数据并处理后进行回复。
  • 对话式 AI 应用:实现多轮对话,代理可保持上下文并与外部服务交互完成任务。

总结表

输入说明
Input (Message)用户消息或指令
Tools代理可调用的可用工具列表
LLM驱动代理逻辑的语言模型
Chat History以往对话内容,提升上下文和记忆力
Max Iterations每次调用的最大推理/工具调用步数
System Message可选提示,用于塑造代理整体行为
输出说明
Message代理在推理和调用工具后的最终响应

适用场景

当您的 AI 工作流需要以下能力时,请使用工具调用代理:

  • 智能多步问题解决能力
  • 动态调用外部工具或 API
  • 维护会话上下文
  • 可定制的代理行为

这使其成为构建高级 AI 自动化、聊天机器人、数字助手等的多功能基础模块。

使用工具调用代理组件的流程模板示例

为了帮助您快速上手,我们准备了几个示例流程模板,展示如何有效使用工具调用代理组件。这些模板展示了不同的用例和最佳实践,让您更容易理解并在自己的项目中实现该组件。

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常见问题

工具调用代理的作用是什么?

工具调用代理让您的 AI 工作流能够自动选择并使用外部工具来回答用户问题,使您的解决方案更加灵活和强大。

工具调用代理可以使用哪些工具?

您可以连接 FlowHunt 支持的任何工具,例如网页搜索、API 或自定义操作,以扩展代理的能力。

代理如何决定使用哪个工具?

代理会分析用户输入和上下文,然后选择最相关的工具来执行操作或获取回答问题所需的信息。

我可以限制代理使用工具的次数吗?

可以,您可以设置工具使用的最大迭代次数,从而实现高效且可控的自动化。

使用工具调用代理需要编写代码吗?

无需编写代码。只需配置好您的工具并在流程中连接该组件即可。

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