AG2项目工具开发指南：从零开始创建自定义工具

前言

在AG2项目中，工具(Tool)是扩展智能体(Agent)能力的关键组件。本文将详细介绍如何在AG2框架中开发自定义工具，帮助开发者理解工具的设计原理和实现方法。

工具基础概念

AG2中的工具本质上是可被智能体调用的功能模块，它们可以：

• 执行特定任务（如网页爬取、数据分析等）
• 封装第三方服务接口
• 提供领域特定功能

工具通过绑定机制与智能体关联，使智能体能够根据上下文自动推荐和使用合适的工具。

工具开发步骤详解

1. 工具类结构设计

每个工具都应继承自基础Tool类，典型结构如下：

from autogen.tools import Tool
from typing import Optional, Any

class MyCustomTool(Tool):
    """工具的功能描述文档"""
    
    def __init__(self, config_param: Optional[Any] = None):
        """
        初始化工具
        
        Args:
            config_param: 配置参数说明
        """
        # 工具初始化逻辑
        def tool_function(param1: str, param2: int) -> Any:
            """工具功能实现"""
            return result
        
        super().__init__(
            name="tool_name",
            description="详细功能描述",
            func_or_tool=tool_function
        )

2. 依赖管理

如果工具依赖第三方库，需要使用特殊装饰器声明：

from autogen.tools import require_optional_import

@require_optional_import(["dependency_pkg"], "extra_name")
class MyDependentTool(Tool):
    # 工具实现

3. 功能实现模式

工具功能实现通常有两种模式：

无LLM参与的简单工具

async def simple_function(
    param: Annotated[str, "参数描述"]
) -> Any:
    # 直接功能实现
    return result

结合LLM的智能工具

async def smart_function(
    input: Annotated[str, "输入描述"],
    instruction: Annotated[str, "处理指令"],
    llm_config: Annotated[Any, Depends(on(llm_config))]
) -> Any:
    # 结合LLM的功能实现
    return processed_result

4. 安全考虑

处理敏感信息时，应采用依赖注入方式保护密钥：

async def secure_function(
    query: str,
    api_key: Annotated[str, Depends(on(secret_manager.get_key))]
) -> Any:
    # 安全地使用api_key

实战案例：网页爬取工具实现

以下是一个完整的网页爬取工具实现示例：

from autogen.tools import Tool, require_optional_import
from typing import Optional, Any
from pydantic import BaseModel

@require_optional_import(["crawl4ai"], "crawl4ai")
class WebCrawlerTool(Tool):
    """高级网页内容抓取工具"""
    
    def __init__(
        self,
        llm_config: Optional[dict] = None,
        extraction_model: Optional[type[BaseModel]] = None
    ):
        # 爬取逻辑实现
        async def crawl_logic(
            url: str,
            instruction: Optional[str] = None
        ) -> str:
            # 实际爬取实现
            return extracted_content
        
        super().__init__(
            name="web_crawler",
            description="抓取网页内容并提取关键信息",
            func_or_tool=crawl_logic
        )

工具绑定与使用

开发完成后，需要将工具绑定到智能体：

from autogen import ConversableAgent
from my_tools import WebCrawlerTool

# 创建工具实例
crawler = WebCrawlerTool()

# 创建智能体
assistant = ConversableAgent("assistant")
user_proxy = ConversableAgent("user_proxy")

# 绑定工具
crawler.bind_for_llm(assistant)  # 绑定到LLM推荐系统
crawler.bind_for_execution(user_proxy)  # 绑定到执行代理

# 使用工具
user_proxy.initiate_chat(
    recipient=assistant,
    message="请抓取https://example.com的内容",
    max_turns=2
)

开发最佳实践

1. 代码组织

   • 工具代码放在autogen/tools/contrib/目录下
   • 测试代码放在test/tools/contrib/目录下

2. 文档规范

   • 为工具编写详细的docstring
   • 创建使用示例的Jupyter notebook

3. 测试要求

   • 覆盖所有功能分支
   • 包含异常情况测试
   • 保持测试代码简洁可读

4. 依赖管理

   • 在pyproject.toml中添加必要的extra依赖
   • 指定合理的版本范围

进阶技巧

1. 工具组合：可以将多个相关工具组合成一个复合工具
2. 缓存机制：为耗时操作添加结果缓存
3. 限流控制：对API调用添加速率限制
4. 异步支持：充分利用Python的异步特性提高性能

总结

AG2的工具系统提供了强大的扩展能力，开发者可以通过创建自定义工具来满足各种特定需求。本文介绍了工具开发的核心概念、实现方法和最佳实践，希望能帮助开发者快速上手AG2工具开发。