如何快速更新網(wǎng)站快照,網(wǎng)絡(luò)軟件設(shè)計,網(wǎng)站制作軟件都是什么軟件,遼寧智能建站系統(tǒng)價格在構(gòu)建AI智能體#xff08;Agent#xff09;系統(tǒng)時#xff0c;工具#xff08;Tools#xff09;是連接AI模型與外部世界的橋梁。agno作為新一代輕量級多模態(tài)Agent框架#xff0c;以其blazing fast agents with a minimal memory footprint的特性#xff0c;正在重新定義…在構(gòu)建AI智能體Agent系統(tǒng)時工具Tools是連接AI模型與外部世界的橋梁。agno作為新一代輕量級多模態(tài)Agent框架以其blazing fast agents with a minimal memory footprint的特性正在重新定義Agent開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)。本文將深入探討agno的工具系統(tǒng)從架構(gòu)設(shè)計到實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用幫助您全面掌握這個強(qiáng)大的框架。1. 工具系統(tǒng)概述1.1 工具的作用和意義在agno框架中Tools are functions that helps Agno Agents to interact with the external world。工具讓Agent變得真正智能化使其能夠擴(kuò)展能力邊界通過工具Agent可以搜索網(wǎng)絡(luò)、查詢數(shù)據(jù)庫、調(diào)用API、發(fā)送郵件等實(shí)現(xiàn)實(shí)時交互連接外部系統(tǒng)獲取最新信息和動態(tài)數(shù)據(jù)執(zhí)行具體操作從被動的對話轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥娜蝿?wù)執(zhí)行者多模態(tài)處理Agno is built from the ground up to work seamlessly with various media types支持文本、圖像、音頻和視頻的原生處理1.2 agno工具架構(gòu)設(shè)計agno的工具系統(tǒng)采用了極簡而高效的架構(gòu)設(shè)計# 基礎(chǔ)架構(gòu)示例from agno.agent import Agentfrom agno.tools import tool, Toolkit# 工具可以是簡單的函數(shù)tooldef my_tool(param: str) - str: 工具描述 returnf處理結(jié)果: {param}# 也可以是復(fù)雜的工具包c(diǎn)lass MyToolkit(Toolkit): def __init__(self): super().__init__( namemy_toolkit, tools[self.tool1, self.tool2] )性能優(yōu)勢Agent creation in Agno clocks in at about 2μs per agent, which is ~10,000x faster than LangGraphAgno agents use just ~3.75 KiB of memory on average—~50x less than LangGraph agents1.3 工具調(diào)用流程agno的工具調(diào)用流程遵循以下步驟意圖識別Agent分析用戶輸入確定需要調(diào)用的工具參數(shù)提取從上下文中提取工具所需的參數(shù)并行執(zhí)行Agno Agents can execute multiple tools concurrently支持異步并發(fā)執(zhí)行結(jié)果處理收集工具返回結(jié)果整合到響應(yīng)中錯誤處理優(yōu)雅處理工具執(zhí)行中的異常2. 內(nèi)置工具詳解agno提供了80 pre-built toolkits覆蓋了大多數(shù)常見場景。讓我們深入了解幾個核心工具包2.1 DuckDuckGoTools網(wǎng)絡(luò)搜索DuckDuckGo工具包提供隱私優(yōu)先的網(wǎng)絡(luò)搜索能力from agno.agent import Agentfrom agno.models.openai import OpenAIChatfrom agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoToolsagent Agent( modelOpenAIChat(idgpt-4o-mini), tools[DuckDuckGoTools()], show_tool_callsTrue, # 顯示工具調(diào)用過程 markdownTrue)# 使用示例agent.print_response(最新的AI技術(shù)發(fā)展趨勢是什么, streamTrue)2.2 YFinanceTools金融數(shù)據(jù)專為金融分析設(shè)計的工具包提供實(shí)時股票數(shù)據(jù)from agno.tools.yfinance import YFinanceToolsfinance_agent Agent( modelOpenAIChat(idgpt-4o), tools[ YFinanceTools( stock_priceTrue, # 股票價格 analyst_recommendationsTrue, # 分析師建議 company_infoTrue, # 公司信息 company_newsTrue # 公司新聞 ) ], instructions[使用表格展示數(shù)據(jù), 突出關(guān)鍵指標(biāo)], markdownTrue)# 獲取NVIDIA的詳細(xì)分析報告finance_agent.print_response(分析NVDA的投資價值, streamTrue)2.3 GoogleSearchTools谷歌搜索提供更全面的搜索結(jié)果適合深度研究from agno.tools.google_search import GoogleSearchToolsresearch_agent Agent( tools[GoogleSearchTools()], instructions[總是包含信息來源, 驗(yàn)證信息的時效性])2.4 其他常用工具介紹agno還提供了豐富的工具生態(tài)系統(tǒng)GitHub Tools代碼倉庫搜索和管理Gmail Tools郵件發(fā)送和接收Slack Tools團(tuán)隊(duì)協(xié)作消息SQL Tools數(shù)據(jù)庫查詢操作File System Tools文件系統(tǒng)操作Newspaper Tools新聞內(nèi)容提取Pandas Tools數(shù)據(jù)分析處理3. 自定義工具開發(fā)雖然內(nèi)置工具豐富但in most cases, you will write your own tools。讓我們深入了解如何開發(fā)自定義工具。3.1 Tool基類結(jié)構(gòu)使用裝飾器創(chuàng)建簡單工具from agno.tools import toolfrom agno.utils.log import loggertool( show_resultTrue, # 顯示工具執(zhí)行結(jié)果 stop_after_tool_callTrue# 調(diào)用后停止執(zhí)行)def custom_calculator(expression: str) - str: 計算數(shù)學(xué)表達(dá)式 Args: expression: 要計算的數(shù)學(xué)表達(dá)式 Returns: 計算結(jié)果 try: result eval(expression) logger.info(f計算完成: {expression} {result}) returnf計算結(jié)果{result} except Exception as e: logger.error(f計算失敗: {e}) returnf錯誤無法計算 {expression}3.2 工具開發(fā)規(guī)范創(chuàng)建復(fù)雜的工具包需要繼承Toolkit類from typing import Listfrom agno.tools import Toolkitfrom agno.utils.log import loggerimport subprocessclass ShellTools(Toolkit): 系統(tǒng)命令行工具包 def __init__(self, allowed_commands: List[str] None, **kwargs): self.allowed_commands allowed_commands or [ls, pwd, echo] super().__init__( nameshell_tools, tools[self.run_command, self.check_process], **kwargs ) def run_command(self, command: str, args: str ) - str: 執(zhí)行系統(tǒng)命令 Args: command: 要執(zhí)行的命令 args: 命令參數(shù) Returns: 命令輸出結(jié)果 if command notin self.allowed_commands: returnf錯誤命令 {command} 不在允許列表中 try: full_command f{command} {args}.strip() logger.info(f執(zhí)行命令: {full_command}) result subprocess.run( full_command.split(), capture_outputTrue, textTrue, timeout10 ) if result.returncode ! 0: returnf命令執(zhí)行失敗: {result.stderr} return result.stdout except subprocess.TimeoutExpired: return錯誤命令執(zhí)行超時 except Exception as e: logger.error(f命令執(zhí)行異常: {e}) returnf錯誤{str(e)} def check_process(self, process_name: str) - str: 檢查進(jìn)程狀態(tài) try: result subprocess.run( [ps, aux], capture_outputTrue, textTrue ) processes [ line for line in result.stdout.split( ) if process_name in line ] if processes: returnf找到 {len(processes)} 個匹配的進(jìn)程: .join(processes[:5]) else: returnf未找到名為 {process_name} 的進(jìn)程 except Exception as e: returnf檢查進(jìn)程失敗: {str(e)}3.3 參數(shù)驗(yàn)證和錯誤處理良好的參數(shù)驗(yàn)證和錯誤處理是工具可靠性的關(guān)鍵from typing import Optionalfrom pydantic import BaseModel, Field, validatorimport requestsclass APIRequest(BaseModel): API請求參數(shù)模型 url: str Field(..., descriptionAPI端點(diǎn)URL) method: str Field(GET, descriptionHTTP方法) headers: Optional[dict] Field(None, description請求頭) timeout: int Field(30, ge1, le300, description超時時間秒) validator(method) def validate_method(cls, v): allowed_methods [GET, POST, PUT, DELETE] if v.upper() notin allowed_methods: raise ValueError(f方法必須是 {allowed_methods} 之一) return v.upper() validator(url) def validate_url(cls, v): ifnot v.startswith((http://, https://)): raise ValueError(URL必須以http://或https://開頭) return vtooldef api_caller(request_data: dict) - str: 調(diào)用外部API Args: request_data: API請求參數(shù) Returns: API響應(yīng)結(jié)果 try: # 參數(shù)驗(yàn)證 req APIRequest(**request_data) # 執(zhí)行請求 response requests.request( methodreq.method, urlreq.url, headersreq.headers, timeoutreq.timeout ) # 檢查響應(yīng)狀態(tài) response.raise_for_status() # 返回結(jié)果 returnf狀態(tài)碼: {response.status_code} 內(nèi)容: {response.text[:500]} except requests.exceptions.Timeout: return錯誤請求超時 except requests.exceptions.ConnectionError: return錯誤無法連接到服務(wù)器 except requests.exceptions.HTTPError as e: returnfHTTP錯誤: {e} except Exception as e: logger.error(fAPI調(diào)用失敗: {e}) returnf錯誤{str(e)}3.4 異步工具實(shí)現(xiàn)agno完全支持異步工具這對于I/O密集型操作特別重要import asynciofrom agno.tools import toolfrom agno.utils.log import loggertoolasyncdef async_data_fetcher(sources: List[str]) - str: 異步獲取多個數(shù)據(jù)源 Args: sources: 數(shù)據(jù)源URL列表 Returns: 合并的數(shù)據(jù)結(jié)果 asyncdef fetch_single(source: str): logger.info(f開始獲取: {source}) try: # 模擬異步HTTP請求 await asyncio.sleep(1) # 實(shí)際應(yīng)用中使用aiohttp returnf數(shù)據(jù)來自 {source} except Exception as e: logger.error(f獲取失敗 {source}: {e}) returnNone # 并發(fā)獲取所有數(shù)據(jù)源 tasks [fetch_single(source) for source in sources] results await asyncio.gather(*tasks) # 過濾并合并結(jié)果 valid_results [r for r in results if r isnotNone] if valid_results: return .join(valid_results) else: return錯誤無法獲取任何數(shù)據(jù)# 異步工具在Agent中的使用asyncdef main(): agent Agent( modelOpenAIChat(idgpt-4o-mini), tools[async_data_fetcher], show_tool_callsTrue ) # 異步執(zhí)行 response await agent.arun( 從以下源獲取數(shù)據(jù): api.example1.com, api.example2.com ) print(response.content)# 運(yùn)行異步主函數(shù)asyncio.run(main())4. 工具組合模式在復(fù)雜場景中單個工具往往不夠用。agno支持多種工具組合模式來構(gòu)建強(qiáng)大的Agent系統(tǒng)。4.1 串行工具鏈串行執(zhí)行工具每個工具的輸出作為下一個工具的輸入class DataPipeline(Toolkit): 數(shù)據(jù)處理管道工具包 def __init__(self): super().__init__( namedata_pipeline, tools[self.fetch_data, self.process_data, self.generate_report] ) self.intermediate_data None def fetch_data(self, source: str) - str: 步驟1: 獲取原始數(shù)據(jù) logger.info(f獲取數(shù)據(jù)從: {source}) # 模擬數(shù)據(jù)獲取 self.intermediate_data {source: source, raw_data: [1, 2, 3, 4, 5]} return數(shù)據(jù)獲取成功 def process_data(self, operation: str) - str: 步驟2: 處理數(shù)據(jù) ifnot self.intermediate_data: return錯誤請先獲取數(shù)據(jù) logger.info(f處理數(shù)據(jù): {operation}) if operation sum: result sum(self.intermediate_data[raw_data]) elif operation average: data self.intermediate_data[raw_data] result sum(data) / len(data) else: returnf不支持的操作: {operation} self.intermediate_data[processed] result returnf處理完成: {result} def generate_report(self) - str: 步驟3: 生成報告 ifnot self.intermediate_data orprocessednotin self.intermediate_data: return錯誤沒有處理后的數(shù)據(jù) report f ## 數(shù)據(jù)分析報告 - 數(shù)據(jù)源: {self.intermediate_data[source]} - 原始數(shù)據(jù): {self.intermediate_data[raw_data]} - 處理結(jié)果: {self.intermediate_data[processed]} - 生成時間: {datetime.now().strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)} return report# 使用串行工具鏈pipeline_agent Agent( modelOpenAIChat(idgpt-4o), tools[DataPipeline()], instructions[按順序執(zhí)行數(shù)據(jù)處理步驟], show_tool_callsTrue)4.2 并行工具執(zhí)行Agno Agents can execute multiple tools concurrently, allowing you to process function calls that the model makes efficientlyimport asynciofrom typing import List, Dictclass ParallelSearchTools(Toolkit): 并行搜索工具包 def __init__(self): super().__init__( nameparallel_search, tools[self.multi_source_search] ) asyncdef search_single_source(self, source: str, query: str) - Dict: 搜索單個數(shù)據(jù)源 logger.info(f搜索 {source}: {query}) # 模擬不同延遲的搜索 if source database: await asyncio.sleep(0.5) return {source: source, results: [DB結(jié)果1, DB結(jié)果2]} elif source api: await asyncio.sleep(1.0) return {source: source, results: [API結(jié)果1, API結(jié)果2]} elif source cache: await asyncio.sleep(0.1) return {source: source, results: [緩存結(jié)果1, 緩存結(jié)果2]} else: await asyncio.sleep(2.0) return {source: source, results: [其他結(jié)果]} asyncdef multi_source_search(self, query: str, sources: List[str]) - str: 并行搜索多個數(shù)據(jù)源 Args: query: 搜索查詢 sources: 數(shù)據(jù)源列表 Returns: 合并的搜索結(jié)果 start_time asyncio.get_event_loop().time() # 創(chuàng)建并發(fā)任務(wù) tasks [ self.search_single_source(source, query) for source in sources ] # 并行執(zhí)行所有搜索 results await asyncio.gather(*tasks, return_exceptionsTrue) execution_time asyncio.get_event_loop().time() - start_time # 處理結(jié)果 successful_results [] failed_sources [] for i, result in enumerate(results): if isinstance(result, Exception): failed_sources.append(sources[i]) logger.error(f搜索失敗 {sources[i]}: {result}) else: successful_results.append(result) # 格式化輸出 output f并行搜索完成耗時: {execution_time:.2f}秒 for result in successful_results: output f### {result[source]}: output .join(f- {r}for r in result[results]) output if failed_sources: output f失敗的源: {, .join(failed_sources)} return output4.3 條件工具選擇基于條件動態(tài)選擇要執(zhí)行的工具class ConditionalTools(Toolkit): 條件工具選擇器 def __init__(self): super().__init__( nameconditional_tools, tools[self.smart_router] ) # 注冊可用工具 self.tool_registry { text: self.process_text, number: self.process_number, date: self.process_date, json: self.process_json } def detect_data_type(self, data: str) - str: 檢測數(shù)據(jù)類型 import json from datetime import datetime # 嘗試解析為數(shù)字 try: float(data) returnnumber except ValueError: pass # 嘗試解析為日期 try: datetime.fromisoformat(data) returndate except: pass # 嘗試解析為JSON try: json.loads(data) returnjson except: pass # 默認(rèn)為文本 returntext def smart_router(self, data: str, preferred_tool: str None) - str: 智能路由到合適的處理工具 Args: data: 要處理的數(shù)據(jù) preferred_tool: 優(yōu)先使用的工具 Returns: 處理結(jié)果 # 如果指定了工具且存在優(yōu)先使用 if preferred_tool and preferred_tool in self.tool_registry: tool self.tool_registry[preferred_tool] logger.info(f使用指定工具: {preferred_tool}) else: # 自動檢測并選擇工具 data_type self.detect_data_type(data) tool self.tool_registry.get(data_type) logger.info(f自動選擇工具: {data_type}) if tool: return tool(data) else: returnf無法處理數(shù)據(jù)類型: {data} def process_text(self, data: str) - str: 處理文本數(shù)據(jù) word_count len(data.split()) char_count len(data) returnf文本分析{word_count}個詞{char_count}個字符 def process_number(self, data: str) - str: 處理數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù) num float(data) returnf數(shù)字分析值{num}, 平方{num**2}, 平方根{num**0.5:.2f} def process_date(self, data: str) - str: 處理日期數(shù)據(jù) from datetime import datetime dt datetime.fromisoformat(data) returnf日期分析{dt.strftime(%Y年%m月%d日 %H:%M:%S)} def process_json(self, data: str) - str: 處理JSON數(shù)據(jù) import json obj json.loads(data) returnfJSON分析{len(obj)}個鍵類型{type(obj).__name__}4.4 工具結(jié)果聚合多個工具的結(jié)果需要智能聚合class AggregationTools(Toolkit): 結(jié)果聚合工具包 def __init__(self): super().__init__( nameaggregation_tools, tools[self.aggregate_results] ) def aggregate_results( self, results: List[Dict], strategy: str merge ) - str: 聚合多個工具的執(zhí)行結(jié)果 Args: results: 工具執(zhí)行結(jié)果列表 strategy: 聚合策略 (merge, summarize, vote, weighted) Returns: 聚合后的結(jié)果 ifnot results: return沒有結(jié)果需要聚合 if strategy merge: # 簡單合并所有結(jié)果 merged {} for result in results: if isinstance(result, dict): merged.update(result) else: merged[fresult_{len(merged)}] result return json.dumps(merged, ensure_asciiFalse, indent2) elif strategy summarize: # 生成摘要 summary ## 結(jié)果摘要 for i, result in enumerate(results, 1): summary f{i}. {self._summarize_single(result)} return summary elif strategy vote: # 投票機(jī)制適用于分類結(jié)果 votes {} for result in results: key str(result.get(decision, result)) votes[key] votes.get(key, 0) 1 winner max(votes.items(), keylambda x: x[1]) returnf投票結(jié)果{winner[0]}{winner[1]}票 elif strategy weighted: # 加權(quán)平均適用于數(shù)值結(jié)果 if all(isinstance(r.get(value), (int, float)) for r in results): total_weight sum(r.get(weight, 1) for r in results) weighted_sum sum( r[value] * r.get(weight, 1) for r in results ) returnf加權(quán)平均值{weighted_sum / total_weight:.2f} else: return加權(quán)策略需要數(shù)值類型的結(jié)果 else: returnf未知的聚合策略: {strategy} def _summarize_single(self, result: any) - str: 生成單個結(jié)果的摘要 if isinstance(result, dict): returnf{result.get(source, 未知源)}: {result.get(value, result)} else: return str(result)[:100]5. 調(diào)試和監(jiān)控工具系統(tǒng)的調(diào)試和監(jiān)控對于生產(chǎn)環(huán)境至關(guān)重要。agno提供了Monitor agent sessions and performance in real-time on agno.com的能力。5.1 show_tool_calls參數(shù)使用show_tool_calls是調(diào)試的利器# 開發(fā)階段顯示詳細(xì)的工具調(diào)用信息dev_agent Agent( modelOpenAIChat(idgpt-4o), tools[DuckDuckGoTools(), YFinanceTools()], show_tool_callsTrue, # 顯示工具調(diào)用細(xì)節(jié) markdownTrue)# 生產(chǎn)環(huán)境隱藏工具調(diào)用細(xì)節(jié)prod_agent Agent( modelOpenAIChat(idgpt-4o), tools[DuckDuckGoTools(), YFinanceTools()], show_tool_callsFalse, # 隱藏內(nèi)部細(xì)節(jié) markdownTrue)# 條件性顯示debug_mode os.getenv(DEBUG, false).lower() trueagent Agent( modelOpenAIChat(idgpt-4o), tools[CustomTools()], show_tool_callsdebug_mode)5.2 工具調(diào)用日志實(shí)現(xiàn)完善的日志系統(tǒng)import loggingfrom datetime import datetimefrom typing import Any, Dictfrom agno.utils.log import logger# 配置日志logging.basicConfig( levellogging.INFO, format%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s, handlers[ logging.FileHandler(agent_tools.log), logging.StreamHandler() ])class LoggedToolkit(Toolkit): 帶日志記錄的工具包基類 def __init__(self, name: str, **kwargs): super().__init__(namename, **kwargs) self.call_history [] def log_tool_call( self, tool_name: str, args: Dict[str, Any], result: Any, duration: float, error: Exception None ): 記錄工具調(diào)用 call_record { timestamp: datetime.now().isoformat(), tool: tool_name, args: args, result: str(result)[:200] if result elseNone, duration: duration, error: str(error) if error elseNone } self.call_history.append(call_record) # 記錄到日志文件 if error: logger.error(f工具調(diào)用失敗: {tool_name}, extracall_record) else: logger.info(f工具調(diào)用成功: {tool_name}, extracall_record) # 可選發(fā)送到監(jiān)控系統(tǒng) self._send_to_monitoring(call_record) def _send_to_monitoring(self, record: Dict): 發(fā)送到外部監(jiān)控系統(tǒng) # 這里可以集成Prometheus、Grafana、DataDog等 pass def get_call_statistics(self) - Dict: 獲取調(diào)用統(tǒng)計信息 ifnot self.call_history: return {total_calls: 0} total_calls len(self.call_history) successful_calls sum( 1for call in self.call_history if call[error] isNone ) avg_duration sum( call[duration] for call in self.call_history ) / total_calls return { total_calls: total_calls, successful_calls: successful_calls, failure_rate: (total_calls - successful_calls) / total_calls, average_duration: avg_duration, last_call: self.call_history[-1][timestamp] }5.3 性能分析監(jiān)控和優(yōu)化工具性能import timeimport tracemallocfrom functools import wrapsfrom typing import Callabledef performance_monitor(func: Callable) - Callable: 性能監(jiān)控裝飾器 wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): # 開始內(nèi)存追蹤 tracemalloc.start() start_memory tracemalloc.get_traced_memory()[0] # 記錄開始時間 start_time time.perf_counter() try: # 執(zhí)行函數(shù) result func(*args, **kwargs) # 計算性能指標(biāo) end_time time.perf_counter() end_memory tracemalloc.get_traced_memory()[0] duration end_time - start_time memory_used (end_memory - start_memory) / 1024 / 1024# MB # 記錄性能數(shù)據(jù) logger.info( f性能分析 - {func.__name__}: f耗時{duration:.3f}秒, f內(nèi)存{memory_used:.2f}MB ) # 性能預(yù)警 if duration 5.0: logger.warning(f{func.__name__} 執(zhí)行時間過長: {duration:.3f}秒) if memory_used 100: logger.warning(f{func.__name__} 內(nèi)存使用過高: {memory_used:.2f}MB) return result finally: tracemalloc.stop() return wrapper# 使用性能監(jiān)控class PerformanceAwareTools(Toolkit): def __init__(self): super().__init__( nameperformance_tools, tools[self.heavy_computation] ) performance_monitor def heavy_computation(self, n: int) - str: 模擬計算密集型任務(wù) result sum(i ** 2for i in range(n)) returnf計算結(jié)果: {result}# 批量性能測試def benchmark_tools(agent: Agent, test_cases: List[str], iterations: int 10): 工具性能基準(zhǔn)測試 results [] for test_case in test_cases: times [] for _ in range(iterations): start time.perf_counter() agent.run(test_case) times.append(time.perf_counter() - start) avg_time sum(times) / len(times) min_time min(times) max_time max(times) results.append({ test_case: test_case, avg_time: avg_time, min_time: min_time, max_time: max_time }) return results5.4 常見問題排查工具系統(tǒng)的常見問題及解決方案class ToolDebugger: 工具調(diào)試助手 staticmethod def diagnose_tool_issue(error: Exception, context: Dict) - str: 診斷工具問題 diagnosis f## 工具問題診斷 diagnosis f錯誤類型: {type(error).__name__} diagnosis f錯誤信息: {str(error)} # 常見問題模式匹配 if isinstance(error, TimeoutError): diagnosis ### 診斷超時問題 diagnosis - 檢查網(wǎng)絡(luò)連接 diagnosis - 增加超時時間設(shè)置 diagnosis - 考慮使用異步工具 elif isinstance(error, ValueError): diagnosis ### 診斷參數(shù)驗(yàn)證失敗 diagnosis f- 檢查輸入?yún)?shù): {context.get(args)} diagnosis - 驗(yàn)證參數(shù)類型和格式 diagnosis - 查看工具文檔字符串 elif isinstance(error, ImportError): diagnosis ### 診斷依賴缺失 diagnosis - 安裝缺失的包 diagnosis f- 運(yùn)行: pip install {str(error).split()[-1]} elifrate limitin str(error).lower(): diagnosis ### 診斷速率限制 diagnosis - 實(shí)現(xiàn)請求限流 diagnosis - 使用緩存減少請求 diagnosis - 考慮批量處理 else: diagnosis ### 通用建議 diagnosis - 檢查工具實(shí)現(xiàn)代碼 diagnosis - 添加更多錯誤處理 diagnosis - 啟用詳細(xì)日志 return diagnosis staticmethod def validate_tool_setup(toolkit: Toolkit) - Dict: 驗(yàn)證工具設(shè)置 validation_results { valid: True, issues: [], warnings: [] } # 檢查工具是否正確注冊 ifnot hasattr(toolkit, tools) ornot toolkit.tools: validation_results[valid] False validation_results[issues].append(工具列表為空) # 檢查每個工具 for tool in getattr(toolkit, tools, []): # 檢查是否有文檔字符串 ifnot tool.__doc__: validation_results[warnings].append( f{tool.__name__} 缺少文檔字符串 ) # 檢查是否有類型注解 ifnot hasattr(tool, __annotations__): validation_results[warnings].append( f{tool.__name__} 缺少類型注解 ) return validation_results# 使用調(diào)試工具debugger ToolDebugger()try: # 工具調(diào)用 result some_tool.execute()except Exception as e: # 自動診斷問題 diagnosis debugger.diagnose_tool_issue( e, context{args: {param: value}} ) print(diagnosis)最佳實(shí)踐建議基于agno工具系統(tǒng)的設(shè)計理念和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)這里總結(jié)一些最佳實(shí)踐1. 工具設(shè)計原則單一職責(zé)每個工具只做一件事但要做好明確的接口清晰的參數(shù)和返回值定義充分的文檔詳細(xì)的docstring和類型注解優(yōu)雅的降級處理失敗情況提供有用的錯誤信息2. 性能優(yōu)化利用并發(fā)實(shí)現(xiàn)緩存避免重復(fù)的計算或API調(diào)用批量處理合并多個小請求為一個大請求資源管理正確釋放連接、文件句柄等資源3. 安全考慮輸入驗(yàn)證嚴(yán)格驗(yàn)證所有外部輸入權(quán)限控制限制敏感操作的訪問審計日志記錄所有工具調(diào)用沙箱執(zhí)行在受限環(huán)境中運(yùn)行不信任的代碼總結(jié)agno的工具系統(tǒng)展現(xiàn)了現(xiàn)代AI Agent框架的設(shè)計理念簡單、高效、可擴(kuò)展。通過本文的深入探討我們了解了架構(gòu)優(yōu)勢agno以其極致的性能和最小的內(nèi)存占用為大規(guī)模Agent部署提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)豐富生態(tài)80內(nèi)置工具包覆蓋了大部分應(yīng)用場景靈活擴(kuò)展簡潔的自定義工具開發(fā)接口讓擴(kuò)展變得輕松組合模式串行、并行、條件選擇等模式滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)需求生產(chǎn)就緒完善的調(diào)試、監(jiān)控和性能分析工具鏈agno正在重新定義Agent開發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)。無論您是構(gòu)建簡單的聊天機(jī)器人還是復(fù)雜的多Agent協(xié)作系統(tǒng)agno的工具系統(tǒng)都能提供強(qiáng)大而靈活的支持。那么如何系統(tǒng)的去學(xué)習(xí)大模型LLM作為一名深耕行業(yè)的資深大模型算法工程師我經(jīng)常會收到一些評論和私信我是小白學(xué)習(xí)大模型該從哪里入手呢我自學(xué)沒有方向怎么辦這個地方我不會啊。如果你也有類似的經(jīng)歷一定要繼續(xù)看下去這些問題啊也不是三言兩語啊就能講明白的。所以我綜合了大模型的所有知識點(diǎn)給大家?guī)硪惶兹W(wǎng)最全最細(xì)的大模型零基礎(chǔ)教程。在做這套教程之前呢我就曾放空大腦以一個大模型小白的角度去重新解析它采用基礎(chǔ)知識和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目相結(jié)合的教學(xué)方式歷時3個月終于完成了這樣的課程讓你真正體會到什么是每一秒都在瘋狂輸出知識點(diǎn)。由于篇幅有限?? 朋友們?nèi)绻行枰?《2025全新制作的大模型全套資料》掃碼獲取~大模型學(xué)習(xí)指南路線匯總我們這套大模型資料呢會從基礎(chǔ)篇、進(jìn)階篇和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)篇等三大方面來講解。①.基礎(chǔ)篇基礎(chǔ)篇里面包括了Python快速入門、AI開發(fā)環(huán)境搭建及提示詞工程帶你學(xué)習(xí)大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練、SFT、RLHF等一些基礎(chǔ)概念用最易懂的方式帶你入門大模型。②.進(jìn)階篇接下來是進(jìn)階篇你將掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微調(diào)和私有化部署學(xué)習(xí)如何構(gòu)建外掛知識庫并和自己的企業(yè)相結(jié)合學(xué)習(xí)如何使用langchain框架提高開發(fā)效率和代碼質(zhì)量、學(xué)習(xí)如何選擇合適的基座模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)集的收集預(yù)處理以及具體的模型微調(diào)等等。③.實(shí)戰(zhàn)篇實(shí)戰(zhàn)篇會手把手帶著大家練習(xí)企業(yè)級的落地項(xiàng)目已脫敏比如RAG醫(yī)療問答系統(tǒng)、Agent智能電商客服系統(tǒng)、數(shù)字人項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、教育行業(yè)智能助教等等從而幫助大家更好的應(yīng)對大模型時代的挑戰(zhàn)。④.福利篇最后呢會給大家一個小福利課程視頻中的所有素材有搭建AI開發(fā)環(huán)境資料包還有學(xué)習(xí)計劃表幾十上百G素材、電子書和課件等等只要你能想到的素材我這里幾乎都有。我已經(jīng)全部上傳到CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】相信我這套大模型系統(tǒng)教程將會是全網(wǎng)最齊全 最易懂的小白專用課