Boîtes à outils et entrées d’outils structurées
Regroupez les outils associés dans des boîtes à outils réutilisables et définissez des arguments structurés et typés avec des schémas afin que les agents appellent vos outils de manière fiable avec les bons paramètres.
Boîtes à outils et entrées d’outils structurées est une leçon AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Beyond Single Tools
Real integrations rarely need just one function. A database integration needs list-tables, run-query, and describe-schema together.
A toolkit groups related tools so an agent gets a coherent capability in one bundle.
The Single-String Limitation
A basic tool takes one string input. But many actions need multiple typed arguments — a date range, a user id, a limit.
Structured tools let the agent pass several validated parameters instead of cramming them into one string.
Defining an Input Schema
Use a Pydantic model to describe the arguments. The field descriptions guide the LLM on how to fill them.
from pydantic import BaseModel, Field
class SearchArgs(BaseModel):
query: str = Field(description='Search keywords')
limit: int = Field(description='Max results', default=5)Attaching the Schema to a Tool
Pass args_schema so the agent knows the exact shape it must produce.
from langchain.tools import StructuredTool
def search(query: str, limit: int = 5):
return run_search(query, limit)
tool = StructuredTool.from_function(
func=search,
name='search',
description='Search the catalog',
args_schema=SearchArgs
)The @tool Decorator Shortcut
The @tool decorator infers a schema from your type hints and docstring, the quickest way to make a structured tool.
from langchain.tools import tool
@tool
def get_weather(city: str, units: str = 'metric') -> str:
'Get current weather for a city.'
return fetch_weather(city, units)Why Descriptions Matter
The LLM chooses tools and fills arguments from your name and descriptions. Vague text causes wrong tool choice or bad parameters.
- Say what the tool does and when to use it
- Describe each field clearly
- Mention units and formats
Building a Toolkit
A toolkit subclass exposes a get_tools() method returning the grouped tools. Shared config (like a client) lives on the toolkit.
from langchain.tools import BaseToolkit
class CrmToolkit(BaseToolkit):
client: object
def get_tools(self):
return [list_contacts, create_contact, add_note]Giving Tools to an Agent
Expand a toolkit into the agent's tool list. The agent now has the whole capability set at once.
toolkit = CrmToolkit(client=crm)
agent = create_agent(llm, toolkit.get_tools())Validation Protects You
Because the schema is enforced, malformed agent output is rejected before your function runs. This stops invalid types or missing required fields from reaching your integration.
Handling Tool Errors
Tools can fail (network, bad input). Catch exceptions and return a helpful message so the agent can recover or ask the user, instead of crashing the run.
@tool
def fetch_order(order_id: str) -> str:
'Look up an order by id.'
try:
return api.get(order_id)
except NotFound:
return 'No order found with that id.'Reusability
Toolkits make integrations portable: build a GitHubToolkit once and drop it into any agent. Combine multiple toolkits to give an agent broad, well-defined powers.
Quick Check
Test your tools knowledge.
Recap
You learned to build robust integrations:
- Structured tools accept multiple typed arguments via an
args_schema - The
@tooldecorator infers schemas from hints - Clear descriptions drive correct tool use
- Toolkits bundle related tools for reuse
- Validation and error handling keep agents stable
Well-structured tools are the backbone of dependable agent integrations.
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Écris et exécute du vrai code dans ton navigateur, obtiens de l'aide instantanée d'un tuteur IA disponible 24h/24, et reprends là où tu t'es arrêté sur le web ou dans l'app.
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Questions Fréquemment Posées
La leçon « Boîtes à outils et entrées d’outils structurées » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Boîtes à outils et entrées d’outils structurées » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, passe à CoddyKit PRO. Le cours AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Boîtes à outils et entrées d’outils structurées » ?
Regroupez les outils associés dans des boîtes à outils réutilisables et définissez des arguments structurés et typés avec des schémas afin que les agents appellent vos outils de manière fiable avec l… Tu pratiques AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ?
Aucune expérience préalable n'est requise. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Boîtes à outils et entrées d’outils structurées » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ?
Oui. Chaque leçon AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Créer des outils LangChain personnalisés
- Intégration avec des API externes
- Extraction de données Web et enrichissement des données
- Boîtes à outils et entrées d’outils structurées