LangChain Agent Tools工具定义与自定义
请解释LangChain中Agent Tool的定义方式。如何创建自定义工具？@tool装饰器的用法是什么？Tool/StructuredTool/BaseTool的区别？如何处理工具错误？
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LangChain提供多层工具定义方式：
- @tool装饰器(最简单)：
from langchain.tools import tool
@tool
def search(query: str) -> str:
"""搜索网络信息"""
return run_search(query)
- StructuredTool(需要详细参数Schema)：
- BaseTool(完全自定义)：实现_run/_arun方法
工具构成：name/description/args_schema/func
错误处理：
- ToolException：工具内部异常
- handle_tool_error=True：Agent自动处理
- 返回错误信息作为Observation
最佳实践：
- description要详细(LLM据此选择工具)
- 参数类型注解(自动转为JSON Schema)
- 工具相互独立无副作用