工具调用 · 让 Agent 真正"动起手来" ​

// src/tools/math.js
import { tool } from '@langchain/core/tools'
import { z } from 'zod'

export const calculator = tool(
  async ({ expression }) => {
    // 用 Node 把数学表达式算出来(生产更建议用 mathjs,这里演示)
    try {
      return eval(expression) // ⚠️ 仅演示;生产不要用 eval!(见文末安全提醒)
    } catch {
      return '表达式不合法'
    }
  },
  {
    name: 'calculator',
    description: '计算数学表达式的值,例如 "3.14*2" 或 "(1+2)*3"。适合算数、转换单位等。',
    schema: z.object({
      expression: z.string().describe('要计算的数学表达式,用 JS 语法'),
    }),
  }
)

// src/tools-demo.js —— 模型决定要调工具时,会返回一个"工具调用请求"
import 'dotenv/config'
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai'
import { calculator } from './tools/math.js'

const model = new ChatOpenAI({
  model: process.env.MODEL_NAME ?? 'gpt-4o-mini',
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  configuration: { baseURL: process.env.OPENAI_API_BASE },
}).bindTools([calculator]) // ★ 把工具绑给模型

const reply = await model.invoke('帮我算一下 (12 + 28) × 5 等于多少')

// 看模型"怎么想"的:它不会直接给答案,而会想要"调用 calculator"
console.log('模型原始返回:', JSON.stringify(reply, null, 2))

if (reply.tool_calls?.length) {
  const call = reply.tool_calls[0]
  console.log('\n→ 模型想调用:', call.name)      // calculator
  console.log('→ 参数是:', JSON.stringify(call.args)) // { expression: '(12+28)*5' }
}

// src/tools-loop.js —— 手动跑通完整的工具调用闭环
import 'dotenv/config'
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai'
import { calculator } from './tools/math.js'

const tools = [calculator]
const model = new ChatOpenAI({
  model: process.env.MODEL_NAME ?? 'gpt-4o-mini',
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  configuration: { baseURL: process.env.OPENAI_API_BASE },
}).bindTools(tools)

// LangChain 提供了现成的高层 Agent,能自动循环工具。这里为了看懂原理,先手动写一遍。
const messages = [
  { role: 'system', content: '你是计算助手,算对了再回答,别心算。' },
  { role: 'user', content: '(12+28)*5 和 99*99 分别是多少?' },
]

// —— 循环: 模型可能要连续调用多次工具 ——
for (let round = 0; round < 5; round++) {
  const reply = await model.invoke(messages)
  messages.push(reply)

  if (!reply.tool_calls?.length) {
    // 没有工具要调了,说明模型已经准备好回答
    break
  }

  // 逐个执行模型要求的工具调用
  for (const call of reply.tool_calls) {
    console.log(`🔧 执行工具: ${call.name}(${JSON.stringify(call.args)})`)
    const toolFn = tools.find(t => t.name === call.name)   // 找到对应工具函数
    const result = await toolFn.invoke(call.args)          // 真正执行!
    // 把"工具执行结果"作为一条新消息追加给模型
    messages.push({
      role: 'tool',
      tool_call_id: call.id,
      content: JSON.stringify(result),
    })
  }
}

const final = messages[messages.length - 1]
console.log('\n💬 最终回答:', final.content)

// src/agent-with-tools.js —— LangGraph 把循环自动化
import 'dotenv/config'
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai'
import { MemorySaver } from '@langchain/langgraph'
import { createReactAgent } from '@langchain/langgraph/prebuilt'
import { calculator } from './tools/math.js'

const model = new ChatOpenAI({
  model: process.env.MODEL_NAME ?? 'gpt-4o-mini',
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  configuration: { baseURL: process.env.OPENAI_API_BASE },
})

const agent = createReactAgent({
  llm: model,
  tools: [calculator],              // 给 Agent 的工具
  checkpointSaver: new MemorySaver(), // 让它能跨对话记住状态(记忆篇细讲)
})

const result = await agent.invoke({
  messages: [{ role: 'user', content: '帮我算 1000/7 保留两位小数' }],
})

console.log(result.messages[result.messages.length - 1].content)

// src/tools/weather.js
import { tool } from '@langchain/core/tools'
import { z } from 'zod'

export const getWeather = tool(
  async ({ city, lat, lon }) => {
    const url = `https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=${lat}&longitude=${lon}&current_weather=true`
    const res = await fetch(url)
    const data = await res.json()
    const t = data.current_weather?.temperature
    return t != null
      ? `${city} 当前 ${t}°C`
      : `查不到 ${city} 的天气`
  },
  {
    name: 'getWeather',
    description: '查询某个城市的当前天气。需要经纬度。',
    schema: z.object({
      city: z.string().describe('城市名'),
      lat: z.number().describe('纬度'),
      lon: z.number().describe('经度'),
    }),
  }
)