LangChain Tools API
@tool 装饰器
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| args_schema | BaseModel 或 None | None | 参数校验模型。不传则从函数签名自动生成 |
| return_direct | bool | False | 是否直接返回（跳过模型再思考） |
| name | str 或 None | 函数名 | 工具名称 |
| description | str 或 None | 函数文档字符串 | 工具描述 |
BaseTool 主要属性与方法
| 属性/方法 | 说明 |
|---|---|
| name | 工具名称（字符串） |
| description | 工具描述（字符串） |
| args_schema | 参数 Pydantic 模型 |
| return_direct | 是否直接返回（bool） |
| invoke(input) | 调用工具，input 是参数字典 |
| ainvoke(input) | 异步调用工具 |
依赖注入标记
| 标记 | 用途 | 用法 |
|---|---|---|
| InjectedState | 注入 Agent 状态 | Annotated[dict, InjectedState] |
| InjectedStore | 注入跨会话存储 | Annotated[BaseStore, InjectedStore()] |
| InjectedToolCallId | 注入工具调用 ID | Annotated[str, InjectedToolCallId] |
| InjectedToolArg | 通用注入标记 | Annotated[T, InjectedToolArg] |
常用用法示例
实例
from langchain.tools import tool, InjectedState, InjectedStore, ToolException
from typing import Annotated
from langgraph.store.base import BaseStore
# 基本工具
@tool
def my_tool(param: str) -> str:
"""工具描述"""
return f"结果: {param}"
# 带参数校验
from pydantic import BaseModel, Field
class MyInput(BaseModel):
param: str = Field(description="参数说明", min_length=1)
@tool(args_schema=MyInput)
def validated_tool(param: str) -> str:
return param
# 直接返回
@tool(return_direct=True)
def query_tool(query: str) -> str:
return f"结果: {query}"
# 注入状态
@tool
def stateful_tool(
param: str,
state: Annotated[dict, InjectedState],
) -> str:
return f"消息数: {len(state.get('messages', []))}"
# 注入 Store
@tool
def store_tool(
key: str,
store: Annotated[BaseStore, InjectedStore()],
) -> str:
item = store.get(("ns",), key)
return str(item.value if item else "无")
# 异常处理
@tool
def safe_tool(param: int) -> str:
if param < 0:
raise ToolException(f"参数必须为正数: {param}")
return f"OK: {param}"
from typing import Annotated
from langgraph.store.base import BaseStore
# 基本工具
@tool
def my_tool(param: str) -> str:
"""工具描述"""
return f"结果: {param}"
# 带参数校验
from pydantic import BaseModel, Field
class MyInput(BaseModel):
param: str = Field(description="参数说明", min_length=1)
@tool(args_schema=MyInput)
def validated_tool(param: str) -> str:
return param
# 直接返回
@tool(return_direct=True)
def query_tool(query: str) -> str:
return f"结果: {query}"
# 注入状态
@tool
def stateful_tool(
param: str,
state: Annotated[dict, InjectedState],
) -> str:
return f"消息数: {len(state.get('messages', []))}"
# 注入 Store
@tool
def store_tool(
key: str,
store: Annotated[BaseStore, InjectedStore()],
) -> str:
item = store.get(("ns",), key)
return str(item.value if item else "无")
# 异常处理
@tool
def safe_tool(param: int) -> str:
if param < 0:
raise ToolException(f"参数必须为正数: {param}")
return f"OK: {param}"