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# 🔧 工具系统详解
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## 📖 什么是工具系统
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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。
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### 🎯 工具系统的特点
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- 🔍 **信息获取增强**：扩展麦麦获取外部信息的能力
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- 📊 **数据丰富**：帮助麦麦获得更多背景信息和实时数据
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- 🔌 **插件式架构**：支持独立开发和注册新工具
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- ⚡ **自动发现**：工具会被系统自动识别和注册
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### 🆚 Tool vs Action vs Command 区别
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| 特征 | Action | Command | Tool |
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|-----|-------|---------|------|
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| **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 |
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| **触发方式** | 麦麦智能决策 | 用户主动触发 | LLM根据需要调用 |
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| **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 |
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| **使用场景** | 增强交互体验 | 功能服务 | 信息查询和分析 |
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## 🏗️ 工具基本结构
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### 必要组件
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每个工具必须继承 `BaseTool` 基类并实现以下属性和方法：
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```python
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from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
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class MyTool(BaseTool):
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# 工具名称，必须唯一
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name = "my_tool"
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# 工具描述，告诉LLM这个工具的用途
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description = "这个工具用于获取特定类型的信息"
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# 参数定义，遵循JSONSchema格式
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parameters = {
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"type": "object",
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"properties": {
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"query": {
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"type": "string",
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"description": "查询参数"
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},
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"limit": {
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"type": "integer",
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"description": "结果数量限制"
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}
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},
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"required": ["query"]
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}
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async def execute(self, function_args: Dict[str, Any]):
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"""执行工具逻辑"""
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# 实现工具功能
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result = f"查询结果: {function_args.get('query')}"
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return {
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"name": self.name,
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"content": result
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}
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```
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### 属性说明
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| 属性 | 类型 | 说明 |
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|-----|------|------|
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| `name` | str | 工具的唯一标识名称 |
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| `description` | str | 工具功能描述，帮助LLM理解用途 |
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| `parameters` | dict | JSONSchema格式的参数定义 |
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### 方法说明
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| 方法 | 参数 | 返回值 | 说明 |
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|-----|------|--------|------|
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| `execute` | `function_args` | `dict` | 执行工具核心逻辑 |
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## 🔄 自动注册机制
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工具系统采用自动发现和注册机制：
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1. **文件扫描**：系统自动遍历 `tool_can_use` 目录中的所有Python文件
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2. **类识别**：寻找继承自 `BaseTool` 的工具类
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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
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4. **即用即加载**：工具在需要时被实例化和调用
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## 🎨 完整工具示例
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完成一个天气查询工具
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```python
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from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
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import aiohttp
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import json
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class WeatherTool(BaseTool):
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"""天气查询工具 - 获取指定城市的实时天气信息"""
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name = "weather_query"
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description = "查询指定城市的实时天气信息，包括温度、湿度、天气状况等"
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parameters = {
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"type": "object",
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"properties": {
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"city": {
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"type": "string",
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"description": "要查询天气的城市名称，如：北京、上海、纽约"
|
||
},
|
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"country": {
|
||
"type": "string",
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"description": "国家代码，如：CN、US，可选参数"
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}
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||
},
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"required": ["city"]
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}
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async def execute(self, function_args, message_txt=""):
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"""执行天气查询"""
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try:
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city = function_args.get("city")
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country = function_args.get("country", "")
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# 构建查询参数
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location = f"{city},{country}" if country else city
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# 调用天气API（示例）
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weather_data = await self._fetch_weather(location)
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# 格式化结果
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result = self._format_weather_data(weather_data)
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return {
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"name": self.name,
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"content": result
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}
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except Exception as e:
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return {
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"name": self.name,
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"content": f"天气查询失败: {str(e)}"
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}
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async def _fetch_weather(self, location: str) -> dict:
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"""获取天气数据"""
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# 这里是示例，实际需要接入真实的天气API
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api_url = f"http://api.weather.com/v1/current?q={location}"
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async with aiohttp.ClientSession() as session:
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async with session.get(api_url) as response:
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return await response.json()
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def _format_weather_data(self, data: dict) -> str:
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"""格式化天气数据"""
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if not data:
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return "暂无天气数据"
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# 提取关键信息
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city = data.get("location", {}).get("name", "未知城市")
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temp = data.get("current", {}).get("temp_c", "未知")
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condition = data.get("current", {}).get("condition", {}).get("text", "未知")
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humidity = data.get("current", {}).get("humidity", "未知")
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# 格式化输出
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return f"""
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🌤️ {city} 实时天气
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🌡️ 温度: {temp}°C
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☁️ 天气: {condition}
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💧 湿度: {humidity}%
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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""".strip()
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```
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## 📊 工具开发步骤
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### 1. 创建工具文件
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在 `src/tools/tool_can_use/` 目录下创建新的Python文件：
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```bash
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# 例如创建 my_new_tool.py
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touch src/tools/tool_can_use/my_new_tool.py
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```
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### 2. 实现工具类
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```python
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from src.tools.tool_can_use.base_tool import BaseTool, register_tool
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class MyNewTool(BaseTool):
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name = "my_new_tool"
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description = "新工具的功能描述"
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parameters = {
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"type": "object",
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"properties": {
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# 定义参数
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},
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"required": []
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}
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async def execute(self, function_args, message_txt=""):
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# 实现工具逻辑
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return {
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"name": self.name,
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||
"content": "执行结果"
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}
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```
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### 3. 系统集成
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工具创建完成后，系统会自动发现和注册，无需额外配置。
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## 🚨 注意事项和限制
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### 当前限制
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1. **独立开发**：需要单独编写，暂未完全融入插件系统
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2. **适用范围**：主要适用于信息获取场景
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3. **配置要求**：必须开启工具处理器
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### 开发建议
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1. **功能专一**：每个工具专注单一功能
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2. **参数明确**：清晰定义工具参数和用途
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3. **错误处理**：完善的异常处理和错误反馈
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4. **性能考虑**：避免长时间阻塞操作
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5. **信息准确**：确保获取信息的准确性和时效性
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## 🎯 最佳实践
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### 1. 工具命名规范
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```python
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# ✅ 好的命名
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name = "weather_query" # 清晰表达功能
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name = "knowledge_search" # 描述性强
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name = "stock_price_check" # 功能明确
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# ❌ 避免的命名
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name = "tool1" # 无意义
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name = "wq" # 过于简短
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name = "weather_and_news" # 功能过于复杂
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```
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### 2. 描述规范
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```python
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# ✅ 好的描述
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description = "查询指定城市的实时天气信息，包括温度、湿度、天气状况"
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# ❌ 避免的描述
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description = "天气" # 过于简单
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description = "获取信息" # 不够具体
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```
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### 3. 参数设计
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```python
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# ✅ 合理的参数设计
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parameters = {
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"type": "object",
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"properties": {
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"city": {
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"type": "string",
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||
"description": "城市名称，如：北京、上海"
|
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},
|
||
"unit": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "温度单位：celsius(摄氏度) 或 fahrenheit(华氏度)",
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||
"enum": ["celsius", "fahrenheit"]
|
||
}
|
||
},
|
||
"required": ["city"]
|
||
}
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# ❌ 避免的参数设计
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parameters = {
|
||
"type": "object",
|
||
"properties": {
|
||
"data": {
|
||
"type": "string",
|
||
"description": "数据" # 描述不清晰
|
||
}
|
||
}
|
||
}
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```
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||
### 4. 结果格式化
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||
```python
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# ✅ 良好的结果格式
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def _format_result(self, data):
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return f"""
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🔍 查询结果
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━━━━━━━━━━━━
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📊 数据: {data['value']}
|
||
📅 时间: {data['timestamp']}
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||
📝 说明: {data['description']}
|
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━━━━━━━━━━━━
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||
""".strip()
|
||
|
||
# ❌ 避免的结果格式
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||
def _format_result(self, data):
|
||
return str(data) # 直接返回原始数据
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||
```
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---
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||
🎉 **工具系统为麦麦提供了强大的信息获取能力！合理使用工具可以让麦麦变得更加智能和博学。** |