LangChain 的 Tools 是什么？手把手带你写一个
大模型能聊天、能写诗——但让它查数据库，它开始编数据。让它发邮件，它只能说"您可以这样发"。
不是模型不行。LLM 天生只有嘴没有手——它能生成文本，但不会调 API、不会查数据库、不会操作文件。
核心认知：Tools 就是给 LLM 装上的"手"。
读完这篇文章，你会：
- 理解 Tool 的三个核心组成（签名、描述、实现）
- 用
@tool装饰器 3 行代码创建一个工具 - 通过
create_agent让 LLM 自动调用你的工具 - 动手写出一个能保存和搜索笔记的完整工具
预计阅读 6 分钟，全程代码可运行。
一、Tools 到底是什么？
一句话：Tool 是一个带类型注解和 docstring 的普通 Python 函数。LLM 根据对话内容判断什么时候调用它。
每个 Tool 由三个角色组成：
| 角色 | 代码 | LLM 用它做什么 |
|---|---|---|
| 函数签名 | 类型注解city: str | 知道该传什么参数 |
| docstring | 函数文档字符串 | 判断"这工具能不能解决用户问题" |
| 函数体 | 实际逻辑 | LLM 不关心，它只管收返回值 |
关键认知：LLM 不执行你的函数。它只生成一个 JSON 调用指令
{name: "get_weather", args: {city: "北京"}}，真正执行的是 LangGraph 的 ToolNode。模型拿到的永远是执行结果，不是执行过程。
什么时候用 Tool？
| 场景 | 用 Tool？ | 原因 |
|---|---|---|
| 查天气、读数据库、调 API | 用 | 模型记忆里没有这些数据 |
| 复杂公式计算、日期运算 | 用 | 模型算不准，Tool 精确可靠 |
| 发邮件、写数据库 | 用 | 有副作用，需要实际执行 |
| 翻译、润色、总结 | 不用 | 纯文本任务，模型自己就能做 |
二、创建 Tool：90% 的情况一个装饰器够了
LangChain 提供四种创建方式，但@tool装饰器覆盖日常开发 90% 的场景：
from langchain.tools import tool @tool def get_weather(city: str) -> str: """查询指定城市的实时天气。 Args: city: 城市名称，如 '北京' """ weather_data = {"北京": "32°C，晴", "上海": "28°C，小雨"} return weather_data.get(city, "未找到该城市数据")三步搞定：加
@tool→ 写类型注解 → 写 docstring。类型注解告诉 LLM “该传什么参数”，docstring 告诉 LLM “这个工具能干什么”。
参数复杂时，用 Pydantic 的args_schema精确约束：
from pydantic import BaseModel, Field class WeatherInput(BaseModel): """天气查询参数""" location: str = Field(description="城市名称") units: str = Field(default="celsius", description="温度单位") @tool(args_schema=WeatherInput) def get_weather(location: str, units: str = "celsius") -> str: """查询指定城市的实时天气。""" return f"{location}：22°C，晴"提示：简单参数用类型注解就够了。参数超过 3 个或带枚举值、范围限制等复杂约束时，再上
args_schema。过早优化只会增加代码量，反而降低可读性。
三、让 Agent 用你的 Tool 干活
3.1 用 create_agent 挂载工具
光有工具不够，得让 Agent 学会用它。create_agent是最简单的方式：
from langchain.agents import create_agent from langchain.tools import tool @tool def get_weather(city: str) -> str: """查询指定城市的实时天气。""" data = {"北京": "32°C，晴", "上海": "28°C，小雨"} return data.get(city, "未找到数据") @tool def calculate(expression: str) -> str: """执行数学计算，如 '3*15+2'。""" return str(eval(expression)) agent = create_agent( model="deepseek:deepseek-chat", tools=[get_weather, calculate], system_prompt="你是一个有用的助手，能查天气和做计算。", ) result = agent.invoke({ "messages": [{"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}] }) print(result["messages"][-1].content) # 输出：北京今天 32°C，晴天。3.2 背后发生了什么？
一条消息进来，Agent 内部经过了四个步骤：
步骤 1：LLM 收到"北京今天天气怎么样？"
步骤 2：LLM 判断需要查天气 → 生成tool_call: get_weather(city="北京")
步骤 3：ToolNode 执行get_weather("北京")→ 返回"32°C，晴"
步骤 4：LLM 收到结果，组织回复：“北京今天 32°C，晴天。”
关键洞察：整个流程 LLM 不需要知道天气 API 长什么样。它只决策"该用哪个工具、传什么参数"。API 怎么调、数据怎么查——全部由 ToolNode 代劳。
3.3 什么时候用 Agent + Tool？
| 场景 | 说明 |
|---|---|
| 用户问题需要动态数据 | 订单状态、股价、天气——每次结果不同 |
| 需要精确计算或日期运算 | 复杂公式、日期跨度——模型容易算错 |
| 多工具协作 | Agent 自动判断调用哪个工具 |
边界：单个 Tool 的简单场景不一定要 Agent——直接
tool.invoke({"city": "北京"})更轻量。Agent 的价值在于"自动判断用不用、用哪个"，适合多工具、多轮推理。
四、动手写一个：笔记工具
目标：实现保存笔记 + 搜索笔记，用内存字典模拟数据库。
from langchain.tools import tool # 内存字典模拟数据库（生产环境换 Redis 或 SQLite） notes_db: dict[str, str] = {} @tool def save_note(title: str, content: str) -> str: """保存一条笔记。当用户说"帮我记一下"时使用。 Args: title: 笔记标题 content: 笔记正文 """ notes_db[title] = content returnf"✅ 笔记「{title}」已保存" @tool def search_notes(keyword: str) -> str: """根据关键词搜索笔记。当用户问"之前记的xxx"时使用。 Args: keyword: 搜索关键词 """ results = [ f"📝 {t}: {c}" for t, c in notes_db.items() if keyword in t or keyword in c ] return"/n".join(results) if results else"未找到相关笔记"两个工具的职责分工：
| 工具 | 触发词 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
save_note | “帮我记一下” | title + content | 保存确认 |
search_notes | “之前记的xxx” | keyword | 匹配的笔记列表 |
创建 Agent 测试：
from langchain.agents import create_agent agent = create_agent( model="deepseek:deepseek-chat", tools=[save_note, search_notes], system_prompt="你是笔记助手，帮用户记录和查找笔记。", ) # 保存笔记 agent.invoke({ "messages": [{"role": "user", "content": "帮我记：下周三下午3点，401会议室，项目复盘会"}] }) # 输出：✅ 笔记「项目复盘会」已保存 # 搜索笔记 agent.invoke({ "messages": [{"role": "user", "content": "我之前记的关于开会的笔记是什么？"}] }) # 输出：📝 项目复盘会: 下周三下午3点，401会议室五、写 Tool 的四个要点
记住这四点，能省 80% 调试时间：
| 要点 | 原因 | 反面案例 |
|---|---|---|
| 类型注解必须写 | LLM 靠它知道参数类型 | 不写 → LLM 传参不可预测 |
| docstring 是工具的"简历" | LLM 看 docstring 决定用不用 | 只写技术参数 → LLM 不知道该不该调 |
| 返回值只能是字符串 | LLM 拿字符串当推理上下文 | 返回 dict → 解析失败 |
| 函数名用 snake_case | 空格名被部分模型拒绝 | get weather→ 调用报错 |
生产环境注意
⚠️ 生产环境提醒：开启 ToolNode 错误处理，别让一个工具挂了就把整个 Agent 搞崩。
from langgraph.prebuilt import ToolNode tool_node = ToolNode( [get_weather, calculate, save_note, search_notes], handle_tool_errors=True # 异常被捕获，转成错误消息告诉 LLM )开启后，LLM 看到错误消息会尝试换一种方式调用，或者告诉用户"这个操作暂时做不了"——比直接崩溃好得多。
六、总结
三个核心认知：
Tool = 签名 + 描述 + 实现，
@tool装饰器是最简单的方式create_agent一行代码挂载工具，ToolNode 自动管理调用流程docstring 决定 LLM 选不选你的工具——写的越清晰具体，Agent 表现越稳定
下一步学什么？
| 主题 | 一句话说明 | 适合场景 |
|---|---|---|
| ToolRuntime | 给工具注入会话上下文（用户 ID、数据库连接） | 告别全局变量，生产环境必备 |
| MCP 协议 | Anthropic 提出的标准化工具接口 | 一套工具对接多个 LLM 平台 |
| LangSmith | 可视化每次工具调用的入参、出参、耗时 | 排查 Agent 行为异常 |
💡 动手试一下：把第四节的笔记工具跑通，然后试着加一个
delete_note工具。10 分钟就能上手。
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