# 工具系统（Tools）
## 是什么
工具（Tool）是 Agent 与外部世界交互的唯一手段。LLM 通过 JSON Schema 了解工具的能力，决定何时调用、传入什么参数，框架负责实际执行并将结果返回给 LLM。
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## 解决什么问题
LLM 本身是纯文本模型，不能直接：
- 执行代码或系统命令
- 查询实时数据（天气、股价、数据库）
- 读写文件
- 调用外部 API
工具系统提供了标准化的桥梁，让 LLM 能以"声明式调用"的方式驱动任意外部能力。
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## 架构
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Tool trait ← 所有工具实现的统一接口
│
ToolManager ← 注册表 + 执行器
├─ register(tool)
├─ execute_tool(name, params) ← 统一执行入口（含超时、重试、并发限流）
└─ to_openai_tools() ← 序列化为 OpenAI function-calling 格式
内置工具（builtin）：
├─ final_answer ← Agent 输出最终结果（必须注册）
├─ plan ← 触发规划模式（Planner 角色）
├─ create_task / update_task ← 管理 DAG 子任务
├─ agent_tool ← 分派任务给 SubAgent（Orchestrator 角色）
├─ human_in_loop ← 向人类请求文本输入
├─ remember / recall / forget ← 长期记忆操作
└─ think ← CoT 显式思维工具（已被 CoT 文本方案替代）
扩展工具（开箱即用）：
├─ tools/files ← 文件读写
├─ tools/shell ← Shell 命令执行
├─ tools/web ← Web 搜索 + 网页获取（feature: web）
└─ tools/others ← 数学计算、天气查询等示例工具
```
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## 如何实现一个自定义工具
实现 `Tool` trait 即可：
```rust
use echo_agent::tools::{Tool, ToolParameters, ToolResult};
use echo_agent::error::Result;
use serde_json::{Value, json};
use async_trait::async_trait;
struct TranslateTool;
#[async_trait]
impl Tool for TranslateTool {
fn name(&self) -> &str {
"translate"
}
fn description(&self) -> &str {
"将文本翻译为目标语言"
}
fn parameters(&self) -> Value {
json!({
"type": "object",
"properties": {
"text": { "type": "string", "description": "要翻译的文本" },
"target": { "type": "string", "description": "目标语言，如 'en', 'zh', 'ja'" }
},
"required": ["text", "target"]
})
}
async fn execute(&self, params: ToolParameters) -> Result<ToolResult> {
let text = params["text"].as_str().unwrap_or("");
let target = params["target"].as_str().unwrap_or("en");
// 调用实际翻译 API ...
let result = format!("（已翻译到 {}）{}", target, text);
Ok(ToolResult::success(result))
}
}
```
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## 注册与使用
```rust
use echo_agent::prelude::*;
let config = AgentConfig::new("qwen3-max", "agent", "你是一个翻译助手")
.enable_tool(true);
let mut agent = ReactAgent::new(config);
agent.add_tool(Box::new(TranslateTool));
// 或批量注册：agent.add_tools(vec![...]);
let answer = agent.execute("把'你好世界'翻译成英文").await?;
```
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## 工具执行配置（超时 / 重试 / 并发）
`ToolExecutionConfig` 控制所有工具的执行行为：
```rust
use echo_agent::tools::ToolExecutionConfig;
let exec_config = ToolExecutionConfig {
timeout_ms: 5_000, // 单次超时 5 秒（0 = 不限制）
retry_on_fail: true, // 失败自动重试
max_retries: 2, // 最多重试 2 次
retry_delay_ms: 300, // 首次重试延迟 300ms，指数退避
max_concurrency: Some(3),// 并行工具调用最多 3 个同时执行
};
let config = AgentConfig::new("qwen3-max", "agent", "...")
.tool_execution(exec_config);
```
**指数退避重试**：第 1 次重试延迟 300ms，第 2 次 600ms，第 3 次 1200ms...
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## 限制特定工具
通过 `allowed_tools` 白名单，限制 Agent 只能使用指定工具，常用于 SubAgent 的能力边界控制：
```rust
use echo_agent::tools::others::math::{AddTool, SubtractTool};
let config = AgentConfig::new("qwen3-max", "math_only", "只做加减法")
.allowed_tools(vec!["add".to_string(), "subtract".to_string()]);
let mut agent = ReactAgent::new(config);
// 即使注册了其他工具，只有 add 和 subtract 会实际暴露给 LLM
agent.add_tools(vec![
Box::new(AddTool),
Box::new(SubtractTool),
]);
```
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## 内置工具列表
| `final_answer` | builtin | 输出最终结果（自动注册） |
| `plan` | builtin | 触发任务规划（Planner 模式） |
| `create_task` | builtin | 创建 DAG 子任务 |
| `update_task` | builtin | 更新子任务状态 |
| `list_tasks` | builtin | 列出所有子任务 |
| `agent_tool` | builtin | 分派任务到 SubAgent |
| `human_in_loop` | builtin | 请求人类输入 |
| `remember` | builtin | 向 Store 写入记忆 |
| `recall` | builtin | 从 Store 检索记忆 |
| `forget` | builtin | 从 Store 删除记忆 |
| `read_file` | files | 读取文件内容 |
| `write_file` | files | 写入文件内容 |
| `shell` | shell | 执行 Shell 命令 |
| `add`/`subtract`/... | others | 数学运算（示例） |
| `get_weather` | others | 天气查询（示例） |
| `web_search` | web | Web 搜索（需 `web` feature） |
| `web_fetch` | web | 获取网页内容并转文本（需 `web` feature） |
对应示例：`examples/demo01_tools.rs`、`examples/demo09_file_shell.rs`、`examples/demo13_tool_execution.rs`