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201
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@@ -2,12 +2,11 @@
## 📖 什么是工具系统
工具系统是MaiBot的信息获取能力扩展组件，**专门用于在Focus模式下扩宽麦麦能够获得的信息量**。如果说Action组件功能五花八门，可以拓展麦麦能做的事情，那么Tool就是在某个过程中拓宽了麦麦能够获得的信息量。
工具系统是MaiBot的信息获取能力扩展组件。如果说Action组件功能五花八门，可以拓展麦麦能做的事情，那么Tool就是在某个过程中拓宽了麦麦能够获得的信息量。
### 🎯 工具系统的特点
- 🔍 **信息获取增强**：扩展麦麦获取外部信息的能力
- 🎯 **Focus模式专用**：仅在专注聊天模式下工作，必须开启工具处理器
- 📊 **数据丰富**：帮助麦麦获得更多背景信息和实时数据
- 🔌 **插件式架构**：支持独立开发和注册新工具
- ⚡ **自动发现**：工具会被系统自动识别和注册
@@ -17,7 +16,6 @@
| 特征 | Action | Command | Tool |
|-----|-------|---------|------|
| **主要用途** | 扩展麦麦行为能力 | 响应用户指令 | 扩展麦麦信息获取 |
| **适用模式** | 所有模式 | 所有模式 | 仅Focus模式 |
| **触发方式** | 麦麦智能决策 | 用户主动触发 | LLM根据需要调用 |
| **目标** | 让麦麦做更多事情 | 提供具体功能 | 让麦麦知道更多信息 |
| **使用场景** | 增强交互体验 | 功能服务 | 信息查询和分析 |
@@ -54,7 +52,7 @@ class MyTool(BaseTool):
"required": ["query"]
}
async def execute(self, function_args, message_txt=""):
async def execute(self, function_args: Dict[str, Any]):
"""执行工具逻辑"""
# 实现工具功能
result = f"查询结果: {function_args.get('query')}"
@@ -63,9 +61,6 @@ class MyTool(BaseTool):
"name": self.name,
"content": result
}
# 注册工具
register_tool(MyTool)
```
### 属性说明
@@ -80,7 +75,7 @@ register_tool(MyTool)
| 方法 | 参数 | 返回值 | 说明 |
|-----|------|--------|------|
| `execute` | `function_args`, `message_txt` | `dict` | 执行工具核心逻辑 |
| `execute` | `function_args` | `dict` | 执行工具核心逻辑 |
## 🔄 自动注册机制
@@ -88,28 +83,14 @@ register_tool(MyTool)
1. **文件扫描**：系统自动遍历 `tool_can_use` 目录中的所有Python文件
2. **类识别**：寻找继承自 `BaseTool` 的工具类
3. **自动注册**：调用 `register_tool()` 的工具会被注册到系统中
3. **自动注册**：只需要实现对应的类并把文件放在正确文件夹中就可自动注册
4. **即用即加载**：工具在需要时被实例化和调用
### 注册流程
```python
# 1. 创建工具类
class WeatherTool(BaseTool):
name = "weather_query"
description = "查询指定城市的天气信息"
# ...
# 2. 注册工具（在文件末尾）
register_tool(WeatherTool)
# 3. 系统自动发现（无需手动操作）
# discover_tools() 函数会自动完成注册
```
---
## 🎨 完整工具示例
### 天气查询工具
完成一个天气查询工具
```python
from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
@@ -192,102 +173,9 @@ class WeatherTool(BaseTool):
💧 湿度: {humidity}%
━━━━━━━━━━━━━━━━━━
""".strip()
# 注册工具
register_tool(WeatherTool)
```
### 知识查询工具
```python
from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
class KnowledgeSearchTool(BaseTool):
"""知识搜索工具 - 查询百科知识和专业信息"""
name = "knowledge_search"
description = "搜索百科知识、专业术语解释、历史事件等信息"
parameters = {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "要搜索的知识关键词或问题"
},
"category": {
"type": "string",
"description": "知识分类：science(科学)、history(历史)、technology(技术)、general(通用)等",
"enum": ["science", "history", "technology", "general"]
},
"language": {
"type": "string",
"description": "结果语言：zh(中文)、en(英文)",
"enum": ["zh", "en"]
}
},
"required": ["query"]
}
async def execute(self, function_args, message_txt=""):
"""执行知识搜索"""
try:
query = function_args.get("query")
category = function_args.get("category", "general")
language = function_args.get("language", "zh")
# 执行搜索逻辑
search_results = await self._search_knowledge(query, category, language)
# 格式化结果
result = self._format_search_results(query, search_results)
return {
"name": self.name,
"content": result
}
except Exception as e:
return {
"name": self.name,
"content": f"知识搜索失败: {str(e)}"
}
async def _search_knowledge(self, query: str, category: str, language: str) -> list:
"""执行知识搜索"""
# 这里实现实际的搜索逻辑
# 可以对接维基百科API、百度百科API等
# 示例返回数据
return [
{
"title": f"{query}的定义",
"summary": f"关于{query}的详细解释...",
"source": "Wikipedia"
}
]
def _format_search_results(self, query: str, results: list) -> str:
"""格式化搜索结果"""
if not results:
return f"未找到关于 '{query}' 的相关信息"
formatted_text = f"📚 关于 '{query}' 的搜索结果:\n\n"
for i, result in enumerate(results[:3], 1): # 限制显示前3条
title = result.get("title", "无标题")
summary = result.get("summary", "无摘要")
source = result.get("source", "未知来源")
formatted_text += f"{i}. **{title}**\n"
formatted_text += f" {summary}\n"
formatted_text += f" 📖 来源: {source}\n\n"
return formatted_text.strip()
# 注册工具
register_tool(KnowledgeSearchTool)
```
---
## 📊 工具开发步骤
@@ -323,86 +211,21 @@ class MyNewTool(BaseTool):
"name": self.name,
"content": "执行结果"
}
register_tool(MyNewTool)
```
### 3. 测试工具
创建测试文件验证工具功能：
```python
import asyncio
from my_new_tool import MyNewTool
async def test_tool():
tool = MyNewTool()
result = await tool.execute({"param": "value"})
print(result)
asyncio.run(test_tool())
```
### 4. 系统集成
### 3. 系统集成
工具创建完成后，系统会自动发现和注册，无需额外配置。
## ⚙️ 工具处理器配置
### 启用工具处理器
工具系统仅在Focus模式下工作，需要确保工具处理器已启用：
```python
# 在Focus模式配置中
focus_config = {
"enable_tool_processor": True, # 必须启用
"tool_timeout": 30, # 工具执行超时时间（秒）
"max_tools_per_message": 3 # 单次消息最大工具调用数
}
```
### 工具使用流程
1. **用户发送消息**：在Focus模式下发送需要信息查询的消息
2. **LLM判断需求**：麦麦分析消息，判断是否需要使用工具获取信息
3. **选择工具**：根据需求选择合适的工具
4. **调用工具**：执行工具获取信息
5. **整合回复**：将工具获取的信息整合到回复中
### 使用示例
```python
# 用户消息示例
"今天北京的天气怎么样？"
# 系统处理流程：
# 1. 麦麦识别这是天气查询需求
# 2. 调用 weather_query 工具
# 3. 获取北京天气信息
# 4. 整合信息生成回复
# 最终回复：
"根据最新天气数据，北京今天晴天，温度22°C，湿度45%，适合外出活动。"
```
---
## 🚨 注意事项和限制
### 当前限制
1. **模式限制**：仅在Focus模式下可用
2. **独立开发**：需要单独编写，暂未完全融入插件系统
3. **适用范围**：主要适用于信息获取场景
4. **配置要求**：必须开启工具处理器
### 未来改进
工具系统在之后可能会面临以下修改：
1. **插件系统融合**：更好地集成到插件系统中
2. **模式扩展**：可能扩展到其他聊天模式
3. **配置简化**：简化配置和部署流程
4. **性能优化**：提升工具调用效率
1. **独立开发**：需要单独编写，暂未完全融入插件系统
2. **适用范围**：主要适用于信息获取场景
3. **配置要求**：必须开启工具处理器
### 开发建议