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AI Agents · Aula

Conjuntos comuns de ferramentas (Web, calculadora, RAG)

A caixa de ferramentas inicial: pesquise na Web, faça cálculos e consulte sua base de conhecimento — cobre 80% das demonstrações.

Conjuntos comuns de ferramentas (Web, calculadora, RAG) é uma aula grátis de AI Agents no CoddyKit. Esta é a aula 3 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Agents, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

O conjunto inicial de ferramentas

Três ferramentas abrangem 80% das demonstrações de agentes:

  1. web_search — pesquisar na web pública
  2. calculator — avaliar expressões matemáticas
  3. retrieve — pesquisar na base de conhecimento interna (RAG)

Ferramenta 1: pesquisa na web

Use a API do Tavily, Serper ou Brave Search:

import requests

def web_search(query: str, k: int = 5):
    r = requests.post('https://api.tavily.com/search',
        json={'api_key': TAVILY_KEY, 'query': query, 'max_results': k})
    results = r.json()['results']
    return [
        {'title': r['title'], 'url': r['url'], 'snippet': r['content'][:300]}
        for r in results
    ]

Web Search Tool Schema

schema_search = {'type': 'function', 'function': {
    'name': 'web_search',
    'description': 'Search the public web. Use for current events or facts after the knowledge cutoff.',
    'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
        'query': {'type': 'string', 'description': 'What to search for'},
        'k': {'type': 'integer', 'default': 5}
    }, 'required': ['query']}
}}
import json
print(json.dumps(schema_search, indent=2))

Ferramenta 2: calculadora

Os modelos não conseguem fazer aritmética mental de forma confiável. Uma ferramenta de calculadora corrige a maioria dos erros numéricos:

import math

ALLOWED = {k: getattr(math, k) for k in ['sqrt','log','exp','sin','cos','tan','pi','e']}

def calculator(expression: str) -> str:
    try:
        return str(eval(expression, {'__builtins__': {}}, ALLOWED))
    except Exception as e:
        return f'Error: {e}'

print(calculator('sqrt(16) + 2'))

Calculator Tool Schema

schema_calc = {'type': 'function', 'function': {
    'name': 'calculator',
    'description': 'Evaluate a math expression like 2 + 3 * sqrt(16). Use for any arithmetic.',
    'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
        'expression': {'type': 'string'}
    }, 'required': ['expression']}
}}
import json
print(json.dumps(schema_calc, indent=2))

Tool 3: RAG / Knowledge Retrieval

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma

store = Chroma(persist_directory='./db', embedding_function=OpenAIEmbeddings())

def retrieve(query: str, k: int = 4):
    docs = store.similarity_search(query, k=k)
    return [{'text': d.page_content, 'source': d.metadata.get('source')} for d in docs]

Retrieve Tool Schema

schema_retrieve = {'type': 'function', 'function': {
    'name': 'retrieve',
    'description': 'Search the internal knowledge base for company-specific information (policies, docs, history).',
    'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
        'query': {'type': 'string'},
        'k': {'type': 'integer', 'default': 4}
    }, 'required': ['query']}
}}
import json
print(json.dumps(schema_retrieve, indent=2))

Ferramenta 4: interpretador de código (bônus)

Para tarefas de dados, forneça ao agente um ambiente isolado de Python:

def run_python(code: str) -> str:
    # Use a sandboxed environment (E2B, Firecracker, gVisor)
    return sandbox.run(code).stdout

Ferramenta 5: busca HTTP (bônus)

Para buscar URLs específicas (depois que web_search retornar um link promissor):

def fetch_url(url: str) -> str:
    r = requests.get(url, timeout=10)
    return BeautifulSoup(r.text, 'html.parser').get_text()[:5000]

Dicas para descrever ferramentas

  • Diga QUANDO usar a ferramenta, não apenas o que ela faz
  • Mencione entradas e saídas típicas
  • Observe as limitações ("funciona apenas com texto em inglês", "tempo limite de 5 segundos")

Evite a sobreposição de ferramentas

Duas ferramentas com finalidades sobrepostas confundem o modelo. Se search_web e retrieve fazem ambas uma "pesquisa", esclareça nas descrições quando usar cada uma.

Avaliação do uso de ferramentas

Crie um pequeno conjunto de testes com 50 perguntas: cada uma tem uma ferramenta "correta" a ser chamada. Execute seu agente e meça com que frequência ele escolhe a ferramenta certa. É uma métrica extremamente informativa.

Ferramentas ocultas

Algumas ferramentas são úteis apenas em determinadas situações — mostre-as somente quando forem relevantes. Por exemplo, refund_order apenas quando o usuário estiver autenticado e perguntar sobre um reembolso.

Melhor maneira de aprimorar a seleção

Seu agente escolhe a ferramenta errada com muita frequência. Qual é a correção mais simples?

Recapitulação

O conjunto inicial de ferramentas: web_search, calculator, retrieve. Crie-o, avalie-o e itere sobre as descrições. Isso abrange a maioria dos primeiros casos de uso de agentes.

Perguntas Frequentes

A aula “Conjuntos comuns de ferramentas (Web, calculadora, RAG)” é grátis?

Sim — o texto completo de “Conjuntos comuns de ferramentas (Web, calculadora, RAG)” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Agents, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Agents inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Conjuntos comuns de ferramentas (Web, calculadora, RAG)”?

A caixa de ferramentas inicial: pesquise na Web, faça cálculos e consulte sua base de conhecimento — cobre 80% das demonstrações. Você pratica AI Agents com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar AI Agents?

Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Agents no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 3 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Conjuntos comuns de ferramentas (Web, calculadora, RAG)”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de AI Agents?

Sim. Cada aula de AI Agents inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

  1. ReAct: padrão raciocinar + agir
  2. Implementando ReAct do zero
  3. Conjuntos comuns de ferramentas (Web, calculadora, RAG)
  4. Detectando e recuperando-se de erros de ferramentas
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