一起学多 AI 智能体系统（双语字幕）- 7. 智能体系统中让工具表现出色的关键因素
8一起学多 AI 智能体系统（双语字幕）- 7. 智能体系统中让工具表现出色的关键因素
工具是你的 AI 以及所有的多智能体系统中的重要部分。这些工具可以让你的智能体与外部世界进行交流。它们可以使智能体不仅仅是自言自语，而是真正地执行行动。它们可以真正地影响你的流程、你的系统、你的用户，甚至你的公司。所以，这是使智能体展现出强大能力的重要一环。
那么，是什么让一个工具变得优秀呢？一个工具集与另一个工具集有什么不同呢？根据我们从众多使用 crewAI 的用户那里获得的反馈，至少有三个因素可以使一个工具与众不同。这三个因素是：
1. 工具的多功能性
2. 工具的容错性
3. 工具的缓存实现能力
工具的多功能性
一个工具要如何才能表现出多功能性呢？首先，工具需要能够处理不同类型的请求。该工具在 AI 和 App 之间建立了连接但 AI 应用程序的输入是模糊的，而外部 App 对输入格式是有严格要求的。因此，你的工具需要足够灵活以应对大语言模型可能产生的各种情况。crewAI 支持将各种参数转换成正确的类型并能处理来自你的 AI 智能体输出的各种细节。如果你是为自己打造这个工具，你需要确保无论大语言模型产生了什么，你都能合理地处理它，你需要将其转换为适当的类型以方便使用。因此，打造优秀工具的一个重要环节就是确保工具的多功能性，能处理各种类型的输入。
工具的容错性
第二个重要环节是容错性。许多早期使用 AI 智能体的人很快就意识到，当你的智能体向工具传递信息时，可能会出现故障导致异常。如果这些异常没有得到正确的处理，你的工作就会因为程序的中断而被迫停止，这并不是你想看到的。所以你需要确保你的工具能够优雅地处理失败，即使出现问题，它们也能自我修复。crewAI 默认就为你实现了这个功能。即使在运行工具时出现异常，它也不会中断程序执行，而是将错误信息反馈给智能体。因此，AI 智能体可以对其进行操作。可能问题出在输入。可能 AI 智能体应该发送一种不同类型的输入。也可能是 AI 智能体缺少了必需的参数，或者可能存在其他问题。但重要的是，你的工具应该具备自我修复能力，并且在出错时能够优雅地处理，而不是直接中断 AI 智能体的执行。
实际案例中的容错性
这是我们经常看到的情况。当你在大规模部署这些 AI 智能体时，尤其是在大型公司中，你将会有 AI 智能体处理各种文档以及各种信息来源。因此，你需要确保工具能够处理所有这些，甚至能处理一些未预期的情况。实际上，我们在一些大规模用户中就看到了这样的情况，他们正在分析大量的财务文件，有时数字可能并不容易阅读，或者文本并不容易解析。尽管如此，你还需要确保你的工具能够应对这些问题。
工具的缓存
好的，你有一个多功能的工具，你有一个具有容错能力的工具。这意味着你已经做好了大部分的工作。那么，缓存呢？缓存是让这些工具在现实世界中变得实用并物有所值的关键。无论你何时使用一个工具，大多数时候这个工具都是用来与网络进行通信的。因此，它将会调用各种 API。它将会调用各种服务。有时候，这会涉及到内部服务。有时候，可能会涉及到外部服务。每次进行调用时，你要确保在做请求时注意时间的花费，同时，除非必要，否则不要做请求。因此，有一个可以阻止不必要请求的缓存层是非常重要的。确保你正在构建的开发者团队是最优的。所以，你要确保你不仅有缓存，而且你的缓存是智能的。因此，在 crewAI 中，我们提供跨 AI 智能体的缓存。这意味着，如果一个 AI 智能体试图使用一个工具，并给出一组参数，另一个 AI 智能体试图使用同一个工具，并给出相同的参数，即使他们是不同的 AI 智能体，他们实际上都将使用缓存层。因此，当他们第二次试图使用一个工具时，他们不会进行那个 API 调用，这会产生很大的影响。这可以防止不必要的请求，防止触及速率限制，防止不必要的消耗，同时也节省了执行时间。确保你的开发者团队和你的多个 AI 系统运行得更快。因此，当你在构建需要大规模运行的开发者团队时，缓存尤为重要。
工具的例子
有哪些工具的例子呢？我们可以讨论的工具有很多。有一些简单的，比如搜索互联网或者抓取网站，这些都是我们实际使用过的工具。不过，工具的应用远不止这些。你还可以连接到数据库，调用 API，发送认证信息等等。所以你可以看到工具在任何场合都起着基础性的作用。这对于所有的框架来说都是一样的，包括 crewAI。在 crewAI 中，工具是很重要的一部分，因此 Crew 提供了许多现成的工具供你使用。因此，当你有空闲时间准备自己构建工具的时候，一定要查阅 crewAI 的相关文档，你会在那里找到所有已有工具的详细文档。另外，我要强调的是，crewAI 支持所有的 LangChain 工具。LangChain 也提供了很多现有的工具，你可以直接在使用 crewAI 的开发者团队时使用这些工具。
课程地址：learn.deeplearning.ai/courses/multi-ai-agent-systems-with-crewai
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