概述
工具是智能体与外部世界交互的途径 —— 执行 shell 命令、读写文件、调用 API。每个工具通过 JSON Schema 暴露给 LLM,智能体通过统一的接口完成调用。 AgentScope 包含以下三个工具相关的概念:- 工具:继承自
ToolBase的子类,包括 AgentScope 内置工具,以及将 MCP 和 Python 函数封装成ToolBase子类的FunctionTool/MCPTool包装器。 - Toolkit:工具管理模块,负责注册工具、MCP 与 skill,向 LLM 暴露它们的信息并最终执行工具调用。
- 工具组(Tool group):一组工具 / MCP / skill 集合,可以作为整体被智能体激活或停用。智能体在运行时通过内置元工具(Meta tool)控制工具组。
tools 时,这些工具都进入特殊的 "basic" 组 —— 该组始终激活。追加 mcps、skills_or_loaders 或额外的 tool_groups 即可拓展智能体的能力 —— 见下文各节。
Python 函数工具
Python 函数工具是任意继承ToolBase 基类的对象。AgentScope 提供了一组内置工具覆盖常见操作,并对外暴露同一接口供开发者自定义。
ToolBase 接口
ToolBase 是所有工具的抽象基类。下表列出其属性与方法。
工具的属性:
ToolBase 提供的核心方法:
使用内置工具
AgentScope 预置了一组覆盖常见智能体操作的工具,实例化后传入Toolkit(tools=[...]) 即可:
Bash
Bash 工具执行 shell 命令并返回 stdout / stderr。它实现了所有可选接口方法,提供精细的权限控制。
check_permissions() 对命令字符串做分层安全分析:
- 注入风险检测 —— 标记
$(...)、反引号、进程替换等无法静态分析的动态结构 → ASK - 只读命令检测 —— 自动放行安全命令(
git status、ls、cat、grep、docker ps等),包括所有子命令均只读的复合命令 → ALLOW - 危险命令模式 —— 识别破坏性操作(如
chmod 777、mkfs) → ASK - Sed 约束检查 —— 阻止针对危险文件的就地
sed -i→ ASK - 危险路径保护 —— 检查命令是否操作敏感配置文件(
.bashrc、.ssh/、.env) → ASK - 危险删除检测 —— 捕获指向关键系统路径(
/、~、/usr)的rm/rmdir→ ASK - ACCEPT_EDITS 模式 —— 自动放行文件系统命令(
mkdir、touch、rm、rmdir、mv、cp、sed),且仅当所有目标路径都在某个配置的工作目录内时。任一目标路径越出工作集(例如cp /etc/hosts /tmp/x)会落到 PASSTHROUGH 而不自动放行。
check_read_only() 在上述第 2 步只读检测器识别出的任何命令上返回 True,其余返回 False。权限引擎用它在 EXPLORE / ACCEPT_EDITS 决定自动放行,避免重复跑完整的安全分析。
match_rule() 使用基于前缀的通配匹配:
generate_suggestions() 抽取命令前缀(前两个 token)并给出前缀规则。例如 git commit -m "fix bug" 生成建议 git commit:*。
构造函数支持向危险路径列表追加自定义条目:
文件工具
文件工具强制执行「先读后写」规则:Write 与 Edit 要求目标文件先经由 Read 读取过。这避免了盲目覆写,并保证智能体总是基于最新内容进行操作。
check_permissions() —— Write 与 Edit 共用同一权限逻辑:
- 危险路径保护 —— 操作敏感文件(
.bashrc、.env、.ssh/)返回带bypass_immune=True的 ASK,allow 规则无法静默授权。BYPASS模式下该 ASK 仍然被跳过(BYPASS 明确选择放弃 safety 提示),DONT_ASK下被转为 DENY。完整契约见权限系统文档。 - ACCEPT_EDITS 模式 —— 自动放行配置工作目录内的文件操作
- PASSTHROUGH —— 交给权限引擎做规则匹配
Read 是只读工具,始终返回 PASSTHROUGH(EXPLORE 与 ACCEPT_EDITS 模式下的自动放行由引擎通过 check_read_only 处理)。
match_rule() —— 三个工具都使用 fnmatch 对 file_path 参数做 glob 匹配:
generate_suggestions() 提议覆盖父目录的 glob。例如编辑 /project/src/main.py 会生成建议 src/**。
计划工具
计划工具让智能体能够显式地维护一份结构化的任务清单,智能体可以通过工具调用来创建、查询和更新任务。计划相关的数据会被存储在智能体实例的agent.state.tasks_context 中,所有计划相关的工具通过操作这个共享的状态来实现任务的管理。同时,所有计划相关的工具在权限检查中被默认放行。
完整的任务生命周期、存储模型,以及如何以编程方式预置或自定义任务,请参见 计划模式。
切换工具后端
AgentScope 中的Bash,Grep,Glob,Read,Write,Edit 工具支持后端切换,即将运行逻辑委派到不同的执行环境中,例如本地文件系统,Docker 容器,E2B 沙箱等。
通过指定 backend 参数即可切换后端,而 backend 实例可以通过 Workspace 实例获取,默认为本地环境。关于 Workspace 的更多信息,请参见 工作空间 章节。
自定义工具
通过继承ToolBase 基类并实现对应的抽象接口即可创建自定义工具,同时通过设定相关的属性可以控制工具的权限审查和执行逻辑。
自定义工具时,有两个权限审查相关的逻辑需要注意:
check_read_only(tool_input):当某次调用是否是只读取决于输入时,需要重新该函数(例如Bash:ls是只读,rm不是)。该函数默认返回is_read_only静态属性。权限引擎在判定 EXPLORE / ACCEPT_EDITS 是否自动放行时调用。PermissionDecision(..., bypass_immune=True):在返回的 ASK 上设置,把它标记为 allow 规则无法静默的 safety check(例如DeployTool标记prod-*目标)。各 mode 下的具体处理见 safety check 契约。
将函数包装为工具
当需要把一个 Python 函数暴露智能体时,一个轻量化的方法是用FunctionTool 适配器包装。它会自动从 func.__name__ 取工具名、从 docstring 提取工具描述、从类型注解推导 input schema。
FunctionTool 支持显式覆盖:
被包装的函数默认走
ASK 权限行为 —— 用户必须为每次调用显式放行。需要自定义权限逻辑时,请直接继承 ToolBase。定义外部执行工具
外部执行工具把实际执行委派给智能体运行时之外 —— 通常是人工操作员或外部系统。智能体调用此类工具时会发出RequireExternalExecutionEvent 事件并退出 reply / reply_stream 函数,直到结果通过 ExternalExecutionResultEvent 回传。
这种模式是 human-in-the-loop 工作流的基础 —— 某些动作需要人工确认或人工执行。
创建外部执行工具只需把 is_external_tool 设为 True,不必实现 call 函数:
中间件
工具中间件(Tool middleware)把洋葱式钩子直接挂到某个工具实例上。每次调用该工具时,已注册的中间件都会按顺序触发,包裹执行流程。 这与智能体级中间件是独立的两套机制:智能体中间件中的on_acting 包裹 ReAct 循环内整个工具调用逻辑,而 ToolMiddlewareBase 只在工具自身的 call() 执行链内触发。
自定义中间件
实现自定义中间件需要继承ToolMiddlewareBase 并实现唯一的抽象异步生成器方法 on_tool_call。
执行模型
- 第一个注册的 middleware 是最外层 —— 其前置逻辑最先执行,后置逻辑最后执行。
next_handler(**input_kwargs)始终返回AsyncGenerator[ToolChunk, None]。流式与非流式工具统一处理,中间件无需区分。- 最内层调用工具自身的
call()。
挂载中间件
通过middlewares 参数向工具构造函数传入中间件实例列表:
示例
一个在调用前后打印日志的中间件,以及一个在出错时自动重试的中间件:工具中间件 vs. 智能体中间件 —— 对属于工具本身的横切关注点(日志、metrics、重试),使用
ToolMiddlewareBase。若需要访问更广泛的智能体上下文 —— 权限决策、tool-call 事件或所在的 ReAct 轮次 —— 请使用 MiddlewareBase.on_acting。完整的智能体级钩子参考见 Middleware。MCP
AgentScope 集成 Model Context Protocol (MCP),让智能体可以接入任意 MCP 兼容的工具提供方。框架自动处理协议协商、工具发现与结果转换。 支持两种连接方式:- 有状态连接(Stateful)(STDIO 或 HTTP):持久会话,需显式
connect()/close()生命周期 - 无状态连接(Stateless)(仅 HTTP):每次调用临时建会话,无需生命周期管理
mcp__{server_name}__{tool_name};并且被标注 readOnlyHint 的 MCP 工具会被权限系统识别为只读(在 EXPLORE 与 ACCEPT_EDITS 模式下自动放行;DEFAULT 模式下若没有 allow 规则命中,仍然会 ASK)。
注册 MCP 客户端
通过Toolkit(mcps=[...]) 接口可以注册多个 MCP 客户端,其中带有状态的 MCP 客户端必须在构造 toolkit 之前完成连接。
enable_tools 或 disable_tools 参数:
Toolkit 之外直接调用 MCP 工具时,调用 await client.list_tools() 拿到 MCPTool 实例数组后,即可像普通 ToolBase 一样使用。
Skill
Skill 是 Markdown 格式的指令集,它无需写代码即可拓展智能体能力。一般情况下每个 skill 是一个目录,固定包含一个带 frontmatter 元数据与详细指令的SKILL.md 文件。
与工具不同,skill 不能被直接调用。智能体通过自动注册的 Skill 查看器读取 skill 指令,再用现有的工具按指令执行。
注册 Skill
通过Toolkit 的 skills_or_loaders 参数传入 skill 来源。每一项可以是目录路径字符串、Skill 对象,或 SkillLoaderBase 子类:
Skill 的工作方式
Toolkit 在含 skill 时,注册与查看分两阶段进行。
初始化阶段:
- Toolkit 扫描所有注册的 skill 来源,收集每个 skill 的名称、描述与目录。
- 自动注册内置的
Skill查看器。 - 组装一段系统提示片段,列出可用 skill(仅名称与描述),并指示智能体通过
Skill查看器读取完整内容。
- 智能体按名字选定一个 skill,调用
Skill查看器。 - 查看器读取对应
SKILL.md,返回完整 Markdown。 - 智能体用已装备的工具按这些指令执行。
Skill 不是工具 —— 智能体不能直接调用 skill。它必须先用
Skill 查看器读取指令,再用其他工具按描述的步骤执行。自主管理工具
AgentScope 内置元工具(Meta tool)(reset_tools)让智能体在运行时自主管理哪些工具组处于激活状态,从而保持上下文聚焦 —— 只有与当前任务相关的工具才会暴露给模型。
定义工具组
ToolGroup 是带有名称和描述的工具 / MCP / skill 集合,通过 Toolkit(tool_groups=[...]) 接口进行设置。其中保留名 "basic" 由构造函数顶层的 tools、mcps、skills_or_loaders 自动构成,且始终处于激活状态。
ToolGroup 接收与 toolkit 相同的 tools、mcps、skills_or_loaders 参数,再加上一个用于向智能体描述本工具组的 description 字段,以及工具组激活时返回给智能体的可选 instructions 参数。
使用元工具
只要存在至少一个非 basic 的工具组,Toolkit 就会自动注册元工具 reset_tools。除默认组外,每个工具组都对应 reset_tools 中的一个布尔型参数,代表是否激活该工具组。
运行时行为:
"basic"组中的工具始终暴露,元工具不会影响它们。- 每次调用
reset_tools都会整体覆盖激活集合 —— 任何未显式置为True的非 basic 组都会被停用。 - 被激活的工具组,其
instructions(若有)会被拼接进元工具的返回值,告诉智能体如何正确使用该组。 - 未被激活的工具以及 skill 不会出现在 LLM 调用的输入中。
延伸阅读
智能体
智能体如何在 ReAct 循环中编排工具调用
权限系统
精细控制哪个工具可以执行、何时执行
中间件
拦截智能体生命周期钩子 —— reply、reasoning、model 调用等
人机协同
外部执行工具与人工审批工作流