工具系统与 Agent 实现 ​

Tool 把外部能力（API、DB、代码执行）以 schema + 函数 暴露给模型；Agent 在「模型 ↔ 工具」间循环，直至产生最终答案或达步数上限。

1. 工具设计 ​

StructuredTool 统一校验参数；错误应返回可读信息供模型自我修正。

2. Agent 形态演进 ​

新项目优先 LangGraph（见 07、langgraphjs）。

3. 执行流程（ReAct 语义） ​

flowchart LR
  M[Model] -->|tool_calls?| T[Tools]
  T -->|ToolMessage| M
  M -->|最终文本| End[结束]

• 模型决定是否调工具。
• 工具结果作为 ToolMessage 塞回历史。
• 限制 maxIterations 防死循环。

4. 条件路由 ​

LangGraph 中 toolsCondition：有 tool_calls → tools 节点，否则 → END。

5. 中间件（Middleware） ​

在模型调用前后注入：改 prompt、审计、限流、注入 RAG 上下文。
LangChain v1 Agent API 以 middleware 链扩展行为（具体 API 以当前版本文档为准）。

6. 状态管理 ​

Agent 状态常含 messages: BaseMessage[]；更新用 append reducer（LangGraph Annotation）。
与 Zustand 无关，是图内 channel 状态。

7. 结构化输出 Agent ​

终态要求 JSON 时：responseFormat + 解析节点，或专用 tool「提交答案」。

8. 流式 ​

stream 可逐 token + 工具开始/结束事件；UI 分别展示思考与工具日志。

9. 实践 ​

• Tool description 写清何时用、何时不用。
• 危险操作加人工确认（LangGraph interrupt）。
• 工具超时与 AbortSignal 绑定。

10. 总结 ​

Tool = 模型可调用的函数；Agent = 带循环的 Runnable/图；复杂控制流用 LangGraph，勿手写无限 while。