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Tool 组件如何帮助 Agent 学会操作?

96SEO 2026-08-06 20:01 2


读完这篇你会知道:

  • :一个接口,两个方法
  • 工具参数为什么靠 JSON Schema 描述,还有三种写参数表的方式
  • 三种造工具的方式:InferToolNewToolmcp.GetTools
  • 中间件在工具外面套一层。专门修 LLM 吐出来的烂 JSON、吞掉报错
  • MCP 集成为什么远程 MCP 工具和本地工具,在 Eino 里没有区别

一、先看一个能跑的工具

User Pain Point:Lack of a concrete example makes it hard for developers to understand how to define and use a tool.

讲接口之前,先看工具实际长什么样。下面这段,是 Eino 官方示例里一个完整的工具,去掉了周边配置:

userInfoTool := utils.NewTool(
&schema.ToolInfo{
从Name来看,"user_info",Desc: "根据使用者的姓名和邮箱,查询使用者的公司、职位、薪酬信息",ParamsOneOf: schema.NewParamsOneOfByParams(map*schema.ParameterInfo{
至于"name",{Type: "string",Desc: "使用者的姓名"},"email": {Type: "string",Desc: "使用者的邮箱"}。}),},func {
return &userInfoResponse{
从Name来看,input.Name,Email: input.Email,Company: "Awesome company",Position:"CEO",Salary: "",},nil
})

# 分两半:

  • 前半段是「说明书」——ToolInfo: 工具名为 user_info,用途描述还有所需参数。模型只看到这一段,
  • 后半段是「真干」——Go 函数本体。: 接收结构体参数并返回业务结果。

Eino 自动把模型输出的 JSON 参数解码为 Go 类型(*userInfoRequest),调用函数后再把返回值编码回 JSON 给模型。话说回来,

You only need to write “what parameters are required + how to compute”. The framework handles all JSON marshaling/unmarshaling for you.

User Pain Point:The proliferation of different tool types leads to confusion about what interface each tool should implement.

 生成的是类型为 tool.InvokableTool  的对象。它是一个极简接口:

type BaseTool interface {
Info
}
type InvokableTool interface {
BaseTool
InvokableRun
}
方法 谁来调 干什么 比喻
Info模型或图谱建立阶段 返回工具说明书 招聘启事:我会干啥,需要哪些材料
InvokableRun框架在收到 LLM 填好的 JSON 后调用 执行真实业务并返回字符串结果 真去干活

`InvokableRun` 接收的是 **JSON 字符串** 而不是结构体,这是刻意设计——所有模型只会输出字符串,框架统一在此层做一次“入口”。老实说,真正把 JSON 转成 Go 类型。 由 `utils` 包内部完成。

`InvokableTool` 有一系列兄弟接口:

*绝大多数场景使用 `InvokableTool` 即可;只有需要实时流式输出或非文本结果时才考虑其他接口。*

三、参数靠 JSON Schema 描述 🚀 User Pain Point:The lack of a universal parameter definition format makes cross‑model tool integration painful.

`ParamsOneOf` 是对 JSON Schema 的封装,它支持两种写法。「二选一」:

写法 A:手写参数表 🛠️ User Pain Point:Schematics become verbose when writing manually for many tools.

schema.NewParamsOneOfByParams(map*schema.ParameterInfo{
说到"name",{
从Type来看,"string",Desc: "使用者的姓名",Required: true,},"email": {
至于Type,"string",Desc: "使用者的邮箱",Required: true,},})

`ParameterInfo` 能覆盖标量、数组 、嵌套对象 、枚举 等常见需求。

写法 B:直接给标准 JSON Schema 📚 User Pain Point:Schemas that exceed `ParameterInfo` capabilities require a fallback.

js := &jsonschema.Schema{

说到Type。string,Required: string{"title"},Properties: /*…一棵完整 JSON Schema 树…*/,} schema.NewParamsOneOfByJSONSchema

写法 C:让框架从 Go 结构体自动推 📦 User Pain Point:Mismatched manual schemas cause runtime errors.

json/jsonschema tag。即可交给框架自动生成对应 JSON Schema。不过,这正是下一节 InferTool 所做的事。

四、三种造工具的方式 🔧 User Pain Point:Diverse creation APIs lead to fragmented codebases.

Eino 的 `utils` 包提供了三个构造器,对应典型场景。


标签: 组件

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