工具 - Docs by LangChain

工具扩展了代理的能力——让它们能够获取实时数据、执行代码、查询外部数据库并在现实世界中采取行动。在底层，工具是具有明确定义输入和输出的可调用函数，这些函数被传递给聊天模型。模型根据对话上下文决定何时调用工具，以及提供哪些输入参数。

关于模型如何处理工具调用的详细信息，请参阅工具调用。

创建工具

基本工具定义

创建工具最简单的方法是使用 @tool 装饰器。默认情况下，函数的文档字符串会成为工具的描述，帮助模型理解何时使用它：

from langchain.tools import tool

@tool
def search_database(query: str, limit: int = 10) -> str:
    """Search the customer database for records matching the query.

    Args:
        query: Search terms to look for
        limit: Maximum number of results to return
    """
    return f"Found {limit} results for '{query}'"

类型提示是必需的，因为它们定义了工具的输入模式。文档字符串应信息丰富且简洁，以帮助模型理解工具的目的。

服务器端工具使用： 一些聊天模型具有内置工具（网络搜索、代码解释器），这些工具在服务器端执行。详情请参阅服务器端工具使用。

工具名称建议使用 snake_case（例如，web_search 而不是 Web Search）。一些模型提供商对包含空格或特殊字符的名称有问题或会拒绝并报错。坚持使用字母数字字符、下划线和连字符有助于提高跨提供商的兼容性。

自定义工具属性

自定义工具名称

默认情况下，工具名称来自函数名称。当您需要更具描述性的名称时，可以覆盖它：

@tool("web_search")  # 自定义名称
def search(query: str) -> str:
    """Search the web for information."""
    return f"Results for: {query}"

print(search.name)  # web_search

自定义工具描述

覆盖自动生成的工具描述，以提供更清晰的模型指导：

@tool("calculator", description="Performs arithmetic calculations. Use this for any math problems.")
def calc(expression: str) -> str:
    """Evaluate mathematical expressions."""
    return str(eval(expression))

高级模式定义

使用 Pydantic 模型或 JSON 模式定义复杂输入：

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Literal

class WeatherInput(BaseModel):
    """Input for weather queries."""
    location: str = Field(description="City name or coordinates")
    units: Literal["celsius", "fahrenheit"] = Field(
        default="celsius",
        description="Temperature unit preference"
    )
    include_forecast: bool = Field(
        default=False,
        description="Include 5-day forecast"
    )

@tool(args_schema=WeatherInput)
def get_weather(location: str, units: str = "celsius", include_forecast: bool = False) -> str:
    """Get current weather and optional forecast."""
    temp = 22 if units == "celsius" else 72
    result = f"Current weather in {location}: {temp} degrees {units[0].upper()}"
    if include_forecast:
        result += "\nNext 5 days: Sunny"
    return result

weather_schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "location": {"type": "string"},
        "units": {"type": "string"},
        "include_forecast": {"type": "boolean"}
    },
    "required": ["location", "units", "include_forecast"]
}

@tool(args_schema=weather_schema)
def get_weather(location: str, units: str = "celsius", include_forecast: bool = False) -> str:
    """Get current weather and optional forecast."""
    temp = 22 if units == "celsius" else 72
    result = f"Current weather in {location}: {temp} degrees {units[0].upper()}"
    if include_forecast:
        result += "\nNext 5 days: Sunny"
    return result

保留的参数名称

以下参数名称是保留的，不能用作工具参数。使用这些名称将导致运行时错误。

参数名称	用途
`config`	保留用于内部向工具传递 `RunnableConfig`
`runtime`	保留用于 `ToolRuntime` 参数（访问状态、上下文、存储）

要访问运行时信息，请使用 ToolRuntime 参数，而不是将您自己的参数命名为 config 或 runtime。

访问上下文

当工具能够访问运行时信息（如对话历史记录、用户数据和持久记忆）时，它们最为强大。本节介绍如何从工具内部访问和更新这些信息。工具可以通过 ToolRuntime 参数访问运行时信息，该参数提供：

组件	描述	用例
状态	短期记忆 - 为当前对话存在的可变数据（消息、计数器、自定义字段）	访问对话历史记录，跟踪工具调用次数
上下文	在调用时传递的不可变配置（用户 ID、会话信息）	根据用户身份个性化响应
存储	长期记忆 - 跨对话持久存在的数据	保存用户偏好，维护知识库
流写入器	在工具执行期间发出实时更新	为长时间运行的操作显示进度
执行信息	当前执行的身份和重试信息（线程 ID、运行 ID、尝试次数）	访问线程/运行 ID，根据重试状态调整行为
服务器信息	在 LangGraph 服务器上运行时的服务器特定元数据（助手 ID、图 ID、已认证用户）	访问助手 ID、图 ID 或已认证用户信息
配置	执行的 `RunnableConfig`	访问回调、标签和元数据
工具调用 ID	当前工具调用的唯一标识符	关联日志和模型调用的工具调用

短期记忆（状态）

状态代表在对话持续期间存在的短期记忆。它包括消息历史记录和您在图状态中定义的任何自定义字段。

在工具签名中添加 runtime: ToolRuntime 以访问状态。此参数会自动注入并从 LLM 中隐藏 - 它不会出现在工具的模式中。

访问状态

工具可以使用 runtime.state 访问当前对话状态：

from langchain.tools import tool, ToolRuntime
from langchain.messages import HumanMessage

@tool
def get_last_user_message(runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Get the most recent message from the user."""
    messages = runtime.state["messages"]

    # Find the last human message
    for message in reversed(messages):
        if isinstance(message, HumanMessage):
            return message.content

    return "No user messages found"

# Access custom state fields
@tool
def get_user_preference(
    pref_name: str,
    runtime: ToolRuntime
) -> str:
    """Get a user preference value."""
    preferences = runtime.state.get("user_preferences", {})
    return preferences.get(pref_name, "Not set")

runtime 参数对模型是隐藏的。对于上面的示例，模型在工具模式中只看到 pref_name。

更新状态

使用 Command 更新代理的状态。这对于需要更新自定义状态字段的工具很有用。在更新中包含 ToolMessage，以便模型可以看到工具调用的结果：

from langchain.agents import AgentState
from langchain.messages import ToolMessage
from langchain.tools import ToolRuntime, tool
from langgraph.types import Command


class CustomState(AgentState):
    user_name: str


@tool
def set_user_name(new_name: str, runtime: ToolRuntime[None, CustomState]) -> Command:
    """在对话状态中设置用户的名称。"""
    return Command(
        update={
            "user_name": new_name,
            "messages": [
                ToolMessage(
                    content=f"用户名已设置为 {new_name}。",
                    tool_call_id=runtime.tool_call_id,
                )
            ],
        }
    )

当工具更新状态变量时，请考虑为这些字段定义一个归约器。由于 LLM 可以并行调用多个工具，归约器决定了当同一状态字段被并发工具调用更新时如何解决冲突。

上下文

上下文提供在调用时传递的不可变配置数据。将其用于用户 ID、会话详细信息或在对话期间不应更改的应用程序特定设置。通过 runtime.context 访问上下文：

from dataclasses import dataclass
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import tool, ToolRuntime


USER_DATABASE = {
    "user123": {
        "name": "Alice Johnson",
        "account_type": "Premium",
        "balance": 5000,
        "email": "alice@example.com"
    },
    "user456": {
        "name": "Bob Smith",
        "account_type": "Standard",
        "balance": 1200,
        "email": "bob@example.com"
    }
}

@dataclass
class UserContext:
    user_id: str

@tool
def get_account_info(runtime: ToolRuntime[UserContext]) -> str:
    """Get the current user's account information."""
    user_id = runtime.context.user_id

    if user_id in USER_DATABASE:
        user = USER_DATABASE[user_id]
        return f"Account holder: {user['name']}\nType: {user['account_type']}\nBalance: ${user['balance']}"
    return "User not found"

model = ChatOpenAI(model="gpt-5.4")
agent = create_agent(
    model,
    tools=[get_account_info],
    context_schema=UserContext,
    system_prompt="You are a financial assistant."
)

result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What's my current balance?"}]},
    context=UserContext(user_id="user123")
)

长期记忆（存储）

BaseStore 提供跨对话持久存在的存储。与状态（短期记忆）不同，保存到存储的数据在未来的会话中仍然可用。通过 runtime.store 访问存储。存储使用命名空间/键模式来组织数据：

对于生产部署，请使用持久存储实现，例如 PostgresStore，而不是 InMemoryStore。有关设置详情，请参阅记忆文档。

from typing import Any
from langgraph.store.memory import InMemoryStore
from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import tool, ToolRuntime
from langchain_openai import ChatOpenAI

# Access memory
@tool
def get_user_info(user_id: str, runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Look up user info."""
    store = runtime.store
    user_info = store.get(("users",), user_id)
    return str(user_info.value) if user_info else "Unknown user"

# Update memory
@tool
def save_user_info(user_id: str, user_info: dict[str, Any], runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Save user info."""
    store = runtime.store
    store.put(("users",), user_id, user_info)
    return "Successfully saved user info."

model = ChatOpenAI(model="gpt-5.4")

store = InMemoryStore()
agent = create_agent(
    model,
    tools=[get_user_info, save_user_info],
    store=store
)

# First session: save user info
agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "Save the following user: userid: abc123, name: Foo, age: 25, email: foo@langchain.dev"}]
})

# Second session: get user info
agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "Get user info for user with id 'abc123'"}]
})
# Here is the user info for user with ID "abc123":
# - Name: Foo
# - Age: 25
# - Email: foo@langchain.dev

流写入器

在执行期间从工具流式传输实时更新。这对于在长时间运行的操作期间向用户提供进度反馈很有用。使用 runtime.stream_writer 发出自定义更新：

from langchain.tools import tool, ToolRuntime

@tool
def get_weather(city: str, runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    writer = runtime.stream_writer

    # Stream custom updates as the tool executes
    writer(f"Looking up data for city: {city}")
    writer(f"Acquired data for city: {city}")

    return f"It's always sunny in {city}!"

如果您在工具内部使用 runtime.stream_writer，则该工具必须在 LangGraph 执行上下文中调用。有关更多详细信息，请参阅流式传输。

执行信息

通过 runtime.execution_info 从工具内部访问线程 ID、运行 ID 和重试状态：

from langchain.tools import tool, ToolRuntime

@tool
def log_execution_context(runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Log execution identity information."""
    info = runtime.execution_info
    print(f"Thread: {info.thread_id}, Run: {info.run_id}")
    print(f"Attempt: {info.node_attempt}")
    return "done"

需要 deepagents>=0.5.0（或 langgraph>=1.1.5）。

服务器信息

当您的工具在 LangGraph 服务器上运行时，通过 runtime.server_info 访问助手 ID、图 ID 和已认证用户：

from langchain.tools import tool, ToolRuntime

@tool
def get_assistant_scoped_data(runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Fetch data scoped to the current assistant."""
    server = runtime.server_info
    if server is not None:
        print(f"Assistant: {server.assistant_id}, Graph: {server.graph_id}")
        if server.user is not None:
            print(f"User: {server.user.identity}")
    return "done"

当工具未在 LangGraph 服务器上运行时（例如，在本地开发或测试期间），server_info 为 None。

需要 deepagents>=0.5.0（或 langgraph>=1.1.5）。

ToolNode

ToolNode 是一个预构建节点，用于在 LangGraph 工作流中执行工具。它自动处理并行工具执行、错误处理和状态注入。

对于需要对工具执行模式进行细粒度控制的自定义工作流，请使用 ToolNode 而不是 create_agent。它是驱动代理工具执行的构建块。

基本用法

from langchain.tools import tool
from langgraph.prebuilt import ToolNode
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END

@tool
def search(query: str) -> str:
    """Search for information."""
    return f"Results for: {query}"

@tool
def calculator(expression: str) -> str:
    """Evaluate a math expression."""
    return str(eval(expression))

# Create the ToolNode with your tools
tool_node = ToolNode([search, calculator])

# Use in a graph
builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node("tools", tool_node)
# ... add other nodes and edges

工具返回值

您可以为工具选择不同的返回值：

返回 string 以提供人类可读的结果。
返回 object 以提供模型应解析的结构化结果。
当需要写入状态时，返回带有可选消息的 Command。

返回字符串

当工具应提供纯文本供模型读取并在其下一个响应中使用时，返回字符串。

from langchain.tools import tool


@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取城市的天气信息。"""
    return f"It is currently sunny in {city}."

行为：

返回值被转换为 ToolMessage。
模型看到该文本并决定下一步做什么。
除非模型或其他工具稍后执行，否则不会更改任何代理状态字段。

当结果自然是人类可读的文本时使用此方法。

返回对象

当您的工具生成模型应检查的结构化数据时，返回对象（例如，dict）。

from langchain.tools import tool


@tool
def get_weather_data(city: str) -> dict:
    """获取城市的结构化天气数据。"""
    return {
        "city": city,
        "temperature_c": 22,
        "conditions": "sunny",
    }

行为：

对象被序列化并作为工具输出发回。
模型可以读取特定字段并对其进行推理。
与字符串返回一样，这不会直接更新图状态。

当下游推理受益于显式字段而不是自由格式文本时使用此方法。

返回 Command

当工具需要更新图状态（例如，设置用户偏好或应用程序状态）时，返回 Command。您可以返回带有或不包含 ToolMessage 的 Command。如果模型需要看到工具成功（例如，确认偏好更改），请在更新中包含 ToolMessage，使用 runtime.tool_call_id 作为 tool_call_id 参数。

from langchain.messages import ToolMessage
from langchain.tools import ToolRuntime, tool
from langgraph.types import Command


@tool
def set_language(language: str, runtime: ToolRuntime) -> Command:
    """设置首选响应语言。"""
    return Command(
        update={
            "preferred_language": language,
            "messages": [
                ToolMessage(
                    content=f"语言已设置为 {language}。",
                    tool_call_id=runtime.tool_call_id,
                )
            ],
        }
    )

行为：

命令使用 update 更新状态。
更新后的状态在同一运行的后续步骤中可用。
对于可能被并行工具调用更新的字段，请使用归约器。

当工具不仅返回数据，而且还改变代理状态时使用此方法。

错误处理

配置工具错误的处理方式。有关所有选项，请参阅 ToolNode API 参考。

from langgraph.prebuilt import ToolNode

# Default: catch invocation errors, re-raise execution errors
tool_node = ToolNode(tools)

# Catch all errors and return error message to LLM
tool_node = ToolNode(tools, handle_tool_errors=True)

# Custom error message
tool_node = ToolNode(tools, handle_tool_errors="Something went wrong, please try again.")

# Custom error handler
def handle_error(e: ValueError) -> str:
    return f"Invalid input: {e}"

tool_node = ToolNode(tools, handle_tool_errors=handle_error)

# Only catch specific exception types
tool_node = ToolNode(tools, handle_tool_errors=(ValueError, TypeError))

使用 tools_condition 进行路由

使用 tools_condition 根据 LLM 是否进行了工具调用进行条件路由：

from langgraph.prebuilt import ToolNode, tools_condition
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END

builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node("llm", call_llm)
builder.add_node("tools", ToolNode(tools))

builder.add_edge(START, "llm")
builder.add_conditional_edges("llm", tools_condition)  # Routes to "tools" or END
builder.add_edge("tools", "llm")

graph = builder.compile()

状态注入

工具可以通过 ToolRuntime 访问当前图状态：

from langchain.tools import tool, ToolRuntime
from langgraph.prebuilt import ToolNode

@tool
def get_message_count(runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Get the number of messages in the conversation."""
    messages = runtime.state["messages"]
    return f"There are {len(messages)} messages."

tool_node = ToolNode([get_message_count])

有关从工具访问状态、上下文和长期记忆的更多详细信息，请参阅访问上下文。

预构建工具

LangChain 提供了大量用于常见任务的预构建工具和工具包，例如网络搜索、代码解释、数据库访问等。这些现成的工具可以直接集成到您的代理中，无需编写自定义代码。有关按类别组织的可用工具完整列表，请参阅工具和工具包集成页面。

服务器端工具使用

一些聊天模型具有内置工具，这些工具由模型提供商在服务器端执行。这些功能包括网络搜索和代码解释器，无需您定义或托管工具逻辑。有关启用和使用这些内置工具的详细信息，请参阅各个聊天模型集成页面和工具调用文档。

将这些文档通过 MCP 连接到 Claude、VSCode 等，以获取实时答案。

在 GitHub 上编辑此页面或提交问题。

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工具

创建工具

基本工具定义

自定义工具属性

自定义工具名称

自定义工具描述

高级模式定义

保留的参数名称

访问上下文

短期记忆（状态）

访问状态

更新状态

上下文

长期记忆（存储）

流写入器

执行信息

服务器信息

ToolNode

基本用法

工具返回值

返回字符串

返回对象

返回 Command

错误处理

使用 tools_condition 进行路由

状态注入

预构建工具

服务器端工具使用

​创建工具

​基本工具定义

​自定义工具属性

​自定义工具名称

​自定义工具描述

​高级模式定义

​保留的参数名称

​访问上下文

​短期记忆（状态）

​访问状态

​更新状态

​上下文

​长期记忆（存储）

​流写入器

​执行信息

​服务器信息

​ToolNode

​基本用法

​工具返回值

​返回字符串

​返回对象

​返回 Command

​错误处理

​使用 tools_condition 进行路由

​状态注入

​预构建工具

​服务器端工具使用

创建工具

基本工具定义

自定义工具属性

自定义工具名称

自定义工具描述

高级模式定义

保留的参数名称

访问上下文

短期记忆（状态）

访问状态

更新状态

上下文

长期记忆（存储）

流写入器

执行信息

服务器信息

ToolNode

基本用法

工具返回值

返回字符串

返回对象

返回 Command

错误处理

使用 tools_condition 进行路由

状态注入

预构建工具

服务器端工具使用