Araçları Tanımlama ve Kullanma
Aracıların web'de arama yapma veya kod yürütme gibi eylemleri gerçekleştirmesini sağlayan araçları oluşturmayı ve bütünleştirmeyi öğrenin.
Araçları Tanımlama ve Kullanma, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows dersidir. Bu, 4 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Agents Need Tools
Welcome! In this lesson, we'll explore how AI agents can go beyond just talking. While Large Language Models (LLMs) are great at understanding and generating text, they have limitations.
They can't access real-time information, perform calculations, or interact with external systems. This is where tools come in!
Extending Agent Capabilities
Think of tools as the agent's 'hands' and 'eyes' to the outside world. They allow an agent to:
- Search the web: Get up-to-date information.
- Execute code: Perform calculations or run scripts.
- Access databases: Retrieve specific data.
- Interact with APIs: Control smart devices, send emails, etc.
Tools transform a conversational LLM into an active, problem-solving agent.
Tool's Core Components
In LangChain, a tool is essentially a function that an agent can call. Every tool needs three core components:
- Function (
func): The actual Python code that performs the action. - Name (
name): A unique string identifier for the tool. - Description (
description): A clear, concise explanation of what the tool does and when it should be used. This helps the LLM decide if and when to use the tool.
Crafting a Tool Function
Let's start by defining a simple Python function. This function will simulate getting weather information. This is the 'action' part of our future tool.
Notice the location: str type hint. This helps define what input the function expects.
def get_current_weather(location: str) -> str:
"""Get the current weather in a given location."""
# In a real application, this would call an external API.
if location == "London":
return "It's 15 degrees Celsius and cloudy."
elif location == "New York":
return "It's 22 degrees Celsius and sunny."
else:
return "Weather data not available for this location."Making it a LangChain Tool
Now, let's wrap our get_current_weather function into a LangChain Tool object. We'll give it a name and a helpful description. You can run this snippet to see the tool's properties.
from langchain.tools import Tool
def get_current_weather(location: str) -> str:
"""Get the current weather in a given location."""
if location == "London":
return "It's 15 degrees Celsius and cloudy."
elif location == "New York":
return "It's 22 degrees Celsius and sunny."
else:
return "Weather data not available for this location."
# Create the Tool object
weather_tool = Tool(
name="get_current_weather",
func=get_current_weather,
description="Useful for getting the current weather in a specific location."
)
if __name__ == "__main__":
print(f"Tool name: {weather_tool.name}")
print(f"Tool description: {weather_tool.description}")
print(f"Weather in London (direct call): {weather_tool.func('London')}")Agent Chooses Wisely
Once you've defined your Tool objects, you pass a list of them to your LangChain agent. The LLM within the agent then uses its reasoning capabilities to decide:
- If a tool is needed for the current user query.
- Which tool to use from the available list.
- What arguments to pass to the chosen tool.
This decision is heavily influenced by the tool's description.
Equipping Your Agent (Conceptual)
While a full runnable agent requires an LLM API key, conceptually, this is how you'd equip an agent with our weather_tool. The agent is 'initialized' with a list of tools it can use.
When you ask the agent a question like "What's the weather in Paris?", it will read the description of weather_tool and decide to call its function with "Paris" as the argument.
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from langchain.tools import Tool
# from langchain_openai import ChatOpenAI # Requires API key
# Assume weather_tool is defined as before
def get_current_weather(location: str) -> str:
return "Weather data..." # Simplified for concept
weather_tool = Tool(
name="get_current_weather",
func=get_current_weather,
description="Useful for getting the current weather."
)
# This part needs an actual LLM setup, e.g.:
# llm = ChatOpenAI(temperature=0, model="gpt-3.5-turbo")
# agent = initialize_agent(
# [weather_tool],
# llm,
# agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
# verbose=True
# )
# The agent then uses the tool based on query.Clear Descriptions are Key
The description of your tool is paramount. It's the only way the LLM understands its purpose.
- Be specific: Clearly state what the tool does.
- Mention inputs: What information does it need?
- State outputs: What kind of result does it return?
- Guide usage: When should the agent consider using this tool?
A poorly described tool will either be ignored or used incorrectly by the agent.
Structured Tool Inputs (Pydantic)
For more complex tools, you can ensure the agent provides arguments in a specific format using Pydantic. This helps validate inputs and makes your tools robust.
We define a BaseModel that describes the expected inputs. LangChain uses this to guide the LLM's argument generation.
from langchain.tools import Tool
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Type
# Define a Pydantic model for the tool's input
class WeatherInput(BaseModel):
location: str = Field(description="The city and state, e.g., San Francisco, CA")
def get_current_weather_with_schema(location: str) -> str:
"""Get the current weather in a given location."""
if location == "London":
return "It's 15 degrees Celsius and cloudy."
elif location == "New York":
return "It's 22 degrees Celsius and sunny."
else:
return "Weather data not available for this location."
weather_tool_schema = Tool(
name="get_current_weather",
func=get_current_weather_with_schema,
description="Useful for getting the current weather in a specific location.",
args_schema=WeatherInput # Link the Pydantic schema here
)
if __name__ == "__main__":
print(f"Tool with schema: {weather_tool_schema.name}")
print(f"Expected input fields: {weather_tool_schema.args_schema.schema()['properties']}")Check Your Understanding
Consider the role of tools in LangChain agents.
Tools: Agents' Superpowers
You've successfully started your journey into equipping AI agents with tools! We learned that:
- Tools are functions that extend an agent's capabilities beyond its inherent LLM knowledge.
- Every tool needs a function, a unique name, and a clear description.
- Good descriptions are vital for the LLM to choose and use tools correctly.
- Pydantic schemas can provide structured input validation for tools.
Next, we'll explore different agent types and how they make decisions about using these tools!
Sıkça Sorulan Sorular
“Araçları Tanımlama ve Kullanma” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Araçları Tanımlama ve Kullanma” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Araçları Tanımlama ve Kullanma” dersinde ne öğreneceğim?
Aracıların web'de arama yapma veya kod yürütme gibi eylemleri gerçekleştirmesini sağlayan araçları oluşturmayı ve bütünleştirmeyi öğrenin. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 1. dersidir.
“Araçları Tanımlama ve Kullanma” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Araçları Tanımlama ve Kullanma
- Aracı Türleri ve Karar Verme
- Önceden Oluşturulmuş Araç Setlerinden Yararlanma
- Hata Yönetimi ve Güvenli Araç Çalıştırma