自定义工具开发，把任意Python函数变成Agent工具
内置工具只能解决通用问题。真正做项目的时候，你肯定需要写自己的工具。
比如对接公司内部的API，操作特定的业务系统，调用内部的数据库。这些都得自己写。
好消息是，在LangChain里写自定义工具特别简单。把一个普通的Python函数装饰一下，Agent就能调用了。
这一篇我们从最简单的开始，一步步讲怎么写工具、怎么写好工具描述、怎么处理异常，以及实际项目里的一些经验。
最简单的写法
用@tool装饰器，是最简单的方式。
fromlangchain.toolsimporttool@tooldefadd_numbers(a:int,b:int)->str:"""把两个数字相加，返回相加的结果。"""returnf"结果是{a+b}"就这么简单。一个普通的函数，加上@tool装饰器，就变成了Agent能用的工具。
函数名就是工具名。函数的文档字符串就是工具的描述。函数的参数类型注解，就是参数的类型说明。
这三样东西都很重要。Agent靠它们来理解这个工具是干什么的、什么时候该用、参数怎么传。
写的时候注意几点。
函数名要直观。一看就知道这个工具做什么的。别起太抽象的名字。
文档字符串要写详细。别只写一句话。说清楚功能、参数含义、什么时候用、举个例子。后面会专门讲怎么写好描述。
参数类型要标清楚。int、str、float这些基本类型直接写就行。复杂类型用Pydantic模型。
用Pydantic定义输入
参数简单的时候，直接写类型注解就行。参数多了，或者参数有嵌套结构，最好用Pydantic模型来定义。
fromlangchain.toolsimporttoolfrompydanticimportBaseModel,FieldclassWeatherInput(BaseModel):city:str=Field(description="城市名称，比如北京、上海、广州")date:str=Field(description="查询的日期，格式为YYYY-MM-DD，比如2026-08-06")@tool(args_schema=WeatherInput)defget_weather(city:str,date:str)->str:"""查询指定城市指定日期的天气情况。 返回天气状况、温度、湿度、风力等信息。 例如用户问'明天北京天气怎么样'的时候可以调用这个工具。 """# 实际项目中这里调用天气APIreturnf"{city}{date}的天气是晴，25度。"用Pydantic的好处是，你可以给每个参数加description，还可以加校验规则。Agent能更准确地理解参数的含义，参数传错的概率会降低。
参数超过两个的时候，我建议都用Pydantic来定义。多写几行代码，省很多调试的时间。
工具描述怎么写才好用
工具能不能用好，描述占了八成。
描述写得好，Agent用得准。描述写得烂，Agent经常选错工具、填错参数。
我自己总结了几个写工具描述的经验。
第一，说清楚能做什么，也说清楚不能做什么。边界清楚了，Agent才知道什么时候该调用、什么时候不该调用。
第二，举例子。在描述里加一两个使用场景的例子。比如"当用户问’某某城市天气怎么样’的时候，可以调用这个工具"。例子对大模型特别有效。
第三，参数说明要具体。每个参数是什么意思、什么格式、有什么限制，都写清楚。有可选值就列出来。日期格式、数字范围、单位，都说明白。
第四，说明返回值的格式。告诉Agent工具会返回什么样的结果，它拿到结果以后知道怎么处理。
举个反例和正例对比一下。
反面教材。
@tooldefsearch(query:str)->str:"""搜索工具。"""...这种描述等于没写。Agent根本不知道什么时候该用、参数怎么传。
正面教材。
@tooldefsearch(query:str)->str:"""通过搜索引擎查询互联网上的最新信息。 当你需要回答以下类型的问题时使用这个工具： - 实时新闻和热点事件 - 最新的产品价格、发布日期 - 不确定的知识，或者你的训练数据里可能没有的信息 - 具体的事实核查 参数说明： query: 搜索关键词。用中文或英文都可以。不要太长，20个字以内效果最好。 返回：搜索结果的摘要，包含标题、摘要和链接。 """...这样写，Agent就很清楚什么时候该调用、怎么传参数。
处理异常和错误
工具调用总会出错。网络断了，API限流了，参数不对，数据库连不上。各种情况都可能发生。
出错了怎么办。两个原则。
第一，工具内部要捕获异常，不要直接抛出去。Agent拿到异常信息也不知道怎么处理。
第二，返回给Agent的错误信息要有意义。告诉它哪里错了、可能的原因、建议的处理方式。它才能决定是重试、换个方式，还是告诉用户。
比如这样。
@tooldefget_weather(city:str)->str:"""查询城市天气。"""try:result=call_weather_api(city)returnresultexceptNetworkError:return"网络连接失败，无法查询天气。请稍后再试。"exceptCityNotFoundError:returnf"找不到{city}的天气数据。请确认城市名称是否正确，或者换一个城市试试。"exceptExceptionase:returnf"查询天气时出现未知错误，{e}。"不同的错误返回不同的提示。Agent能根据提示决定下一步怎么做。城市找不到就换个名字，网络错了就重试。
如果只返回"出错了"三个字，Agent也不知道该怎么办，任务就卡住了。
同步和异步
默认的工具是同步的。如果你的工具里有IO操作，比如网络请求、数据库查询，可以写成异步的，性能更好。
@toolasyncdefasync_get_weather(city:str)->str:"""异步查询天气。"""result=awaitasync_weather_api(city)returnresult用的时候，调用ainvoke而不是invoke。
简单的工具无所谓同步异步。IO密集型的工具，做成异步的，并发调用的时候速度会快很多。
完整示例
最后给一个完整的自定义工具例子，你可以照着写。
fromlangchain.toolsimporttoolfrompydanticimportBaseModel,FieldimportrequestsclassTranslateInput(BaseModel):text:str=Field(description="要翻译的文本，可以是中文或英文")target_lang:str=Field(description="目标语言，可选值：zh（中文）、en（英文）、ja（日文）",)@tool(args_schema=TranslateInput)deftranslate(text:str,target_lang:str)->str:"""文本翻译工具。支持中文、英文、日文互译。 当用户要求翻译文本，或者用户说的语言和默认语言不同时，可以使用这个工具。 例如用户说'把这句话翻译成英文'、'这个日语是什么意思'的时候。 参数说明： text: 要翻译的原文内容，长度不超过5000字 target_lang: 翻译后的目标语言代码 返回：翻译后的文本内容。 """try:# 这里替换成实际的翻译API调用response=requests.post("https://api.translation.example.com/translate",json={"text":text,"target":target_lang},timeout=10,)response.raise_for_status()result=response.json()returnf"翻译结果：{result['translated_text']}"exceptrequests.Timeout:return"翻译服务超时了，请稍后重试。"exceptrequests.HTTPErrorase:ife.response.status_code==429:return"翻译请求太频繁了，等一下再试。"returnf"翻译服务出错了，状态码{e.response.status_code}。"exceptExceptionase:returnf"翻译时出现未知错误，{e}。"这个例子包含了Pydantic参数定义、详细的工具描述、异常处理。可以作为你写自定义工具的模板。
下一篇我们讲搜索引擎接入。搜索是Agent最重要的能力之一，我们深入讲一讲怎么接、怎么用好。
