Краткое содержание: Использование инструментов (Tool Use)

Основные тезисы

1. Введение в инструменты

Инструменты являются фундаментальными строительными блоками AI-агентов, позволяющими:

• Получать дополнительную информацию и контекст
• Выполнять задачи и взаимодействовать с окружающей средой
• Вносить реальные изменения, а не только искать информацию

Аналогия: Как врачу нужен набор инструментов для лечения пациентов, так и AI-агенту нужен репертуар инструментов для эффективной работы.

2. Основы LangChain

Ключевые компоненты:

• ChatOpenAI: Обертка для взаимодействия с чат-моделями OpenAI
• Сообщения: HumanMessage (вводы пользователя) и AIMessage (ответы модели)
• Инструменты: Внешние функции, расширяющие возможности модели
• Декоратор @tool: Автоматически генерирует схему инструмента
• bind_tools(): Привязывает инструменты к модели
• invoke(): Выполняет вызовы инструментов

Базовый рабочий процесс:

1. Определение инструментов с помощью @tool
2. Привязка инструментов к модели через bind_tools()
3. Вызов модели с сообщениями
4. Обработка вызовов инструментов
5. Генерация окончательного ответа

3. Локальные инструменты

Характеристики:

• Работают локально, основаны на предопределенных правилах
• Легко создаются и модифицируются
• Развертываются вместе с агентом
• Предсказуемы и надежны благодаря явной логике

Преимущества:

• Точность: Особенно в областях слабости LLM (арифметика, календарь, карты)
• Предсказуемость: Явно определенная логика
• Простота: Прямое развертывание

Недостатки:

• Масштабируемость: Сложно делиться между случаями использования
• Дублирование: Каждая команда перереализует инструменты
• Обслуживание: Требует частых обновлений и повторного развертывания

Критически важные метаданные:

• Имена: Точные, узко определенные
• Описания: Четкие, отличительные
• Схемы: Строгие входные/выходные данные

Примеры применения:

• Математические операции (калькулятор)
• Преобразования единиц измерения
• Календарные операции
• Операции с датами и временем
• Операции над картами и графами

4. Инструменты на основе API

Характеристики:

• Взаимодействие с внешними сервисами через API
• Доступ к данным в реальном времени
• Динамическое и масштабируемое расширение функциональности

Преимущества:

• Расширенный функционал: Интеграция с разнообразными сервисами
• Актуальные данные: Доступ к самой свежей информации
• Масштабируемость: Не требуют переобучения модели

Примеры использования:

• API погоды
• Финансовые API (цены акций)
• Сервисы перевода
• Wikipedia API
• Компаний-специфичные API

Рекомендации по проектированию:

• Надежность: Обработка сбоев внешних сервисов
• Безопасность: HTTPS, строгая аутентификация
• Обработка ошибок: Graceful degradation
• Лимиты API: Мониторинг rate limits
• Конфиденциальность: Анонимизация данных
• Резервирование: Множественные поставщики

5. Инструменты-плагины

Характеристики:

• Модульные, предварительно разработанные компоненты
• Минимальная настройка при интеграции
• Стандартное предложение от ведущих платформ

Платформенные экосистемы:

OpenAI:

• Доступны только в ChatGPT, не в публичном API
• Требуют создания пользовательских слоев (например, LangChain)

Anthropic Claude:

• Полная поддержка через Messages API
• API-first подход
• Интеграция с Amazon Bedrock, Vertex AI

Google Gemini:

• Function calling через Vertex AI API
• FunctionCallingConfig для объявления инструментов

Microsoft Phi:

• Интеграция через Azure AI Foundry
• Бесшовная связь с сервисами Azure

Преимущества:

• Быстрое развертывание
• Минимальные усилия по разработке
• Интеграция на уровне выполнения модели

Ограничения:

• Меньшая настраиваемость по сравнению с пользовательскими инструментами
• Общего назначения, не всегда подходят для специфических нужд

Растущая экосистема:

• Каталоги плагинов быстро расширяются
• Открытое сообщество (Hugging Face, Glama.ai, mcp.so)
• Стандартизация и совместимость

Практические применения:

• Поддержка клиентов: Обработка запросов, управление тикетами
• Здравоохранение: Анализ изображений, сортировка пациентов
• Финансы: Анализ трендов, обнаружение мошенничества
• Образование: Персонализированное обучение, автоматическая оценка

6. Model Context Protocol (MCP)

Концепция:

• Открытый стандарт (Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft)
• "USB-C порт для AI" — единый интерфейс
• JSON-RPC 2.0 через HTTPS/WebSocket

Две роли:

MCP-сервер:

• Веб-сервер, раскрывающий данные/сервисы
• Стандартизированный интерфейс JSON-RPC 2.0
• Может обернуть что угодно (облачное хранилище, БД, CRM)

MCP-клиент:

• Агент или LLM-приложение, "говорящее" на MCP
• Отправляет JSON-RPC запросы
• Получает структурированные JSON-ответы

Преимущества:

• Устранение необходимости в пользовательских адаптерах
• Модульная, переиспользуемая архитектура
• Сокращение усилий по разработке
• Разделение реализации сервиса и логики агента

Вопросы безопасности:

• Аутентификация и контроль доступа (активная область разработки)
• Защита от инъекций
• Аудит и логирование
• Дополнительные сетевые политики/прокси-слои

Будущее:

• Уточнение практик безопасности
• Стандартизированные каталоги методов
• Рост экосистемы публичных/частных MCP-конечных точек

7. Инструменты с состоянием

Риски:

• Прямая власть над постоянным состоянием
• Потенциал для разрушительных ошибок
• Эксплуатация злоумышленниками
• Неправильная интерпретация намерений пользователя

Стратегии защиты:

Ограничение возможностей:

• Узко определенные операции вместо произвольных запросов
• Разделение инструментов чтения и записи
• Принцип наименьших привилегий

Санитизация:

• Валидация входных данных
• Защита от SQL-инъекций (привязка параметров, prepared statements)
• Отклонение опасных паттернов (DROP, ALTER)

Наблюдаемость:

• Логирование каждого вызова инструмента
• Обнаружение аномального поведения
• Оповещения в реальном времени

Принцип наименьшей силы:

• Только необходимые инструменты
• Точные границы и надзор
• Применяется ко всем типам инструментов (локальные, API, MCP)

8. Автоматизированная разработка инструментов

Базовые модели как создатели инструментов:

• Генерация оберток, вспомогательных функций
• Итеративный процесс: генерация → выполнение → критика → улучшение
• Экономия времени на разработку
• Требует валидации и человеческого надзора

Генерация кода в реальном времени:

• Агент пишет и выполняет код по мере необходимости
• Высокая адаптируемость к новым задачам
• Итеративное улучшение через проб и ошибки

Преимущества:

• Адаптируемость к новым задачам и окружениям
• Эффективность: быстрое решение проблем
• Автономное расширение возможностей

Вызовы:

• Контроль качества: Обеспечение качества и безопасности кода
• Безопасность: Риск инъекции вредоносного кода
• Повторяемость: Потеря предсказуемости
• Потребление ресурсов: Высокие требования к вычислительной мощности

9. Конфигурация использования инструментов

Параметры tool-choice:

• "auto": Модель решает на основе контекста (общее использование)
• "any"/"required": Принудительный вызов хотя бы одного инструмента
• "none": Блокировка всех вызовов инструментов (тестирование)
• Закрепление инструмента: Предсказуемые, повторяемые потоки

Обработка ошибок:

Валидация:

• Проверка схемы (jsonschema, Pydantic)
• Обнаружение отсутствующих полей
• Автоматический запуск пропущенных инструментов

Повторы:

• Экспоненциальная задержка для временных сбоев
• Регенерация только проблемных частей

Откаты:

• Резервная модель/сервис
• Запрос уточнения у пользователя
• Использование кэшированных данных
• Безопасные значения по умолчанию

Логирование:

• Промпты, вызовы инструментов
• Ошибки валидации, повторы, откаты
• Для наблюдаемости, отладки, улучшения

Ключевые выводы

1. Инструменты — основа возможностей агентов: Без инструментов агенты ограничены только генерацией текста.

2. Типы инструментов дополняют друг друга:

   • Локальные: точность и предсказуемость
   • API: масштабируемость и актуальные данные
   • Плагины: быстрое развертывание
   • MCP: стандартизация и переиспользование

3. Безопасность критична: Особенно для инструментов с состоянием, требующих строгих мер защиты.

4. Автоматизация разработки: Базовые модели могут создавать инструменты, но требуют валидации и надзора.

5. Конфигурация и обработка ошибок: Критически важны для надежных производственных систем.

6. Метаданные инструментов: Правильные имена, описания и схемы определяют эффективность использования.

Следующие шаги

После изучения инструментов следующая глава рассматривает оркестрацию — организацию последовательности инструментов для выполнения сложных задач.