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LangBotの組み込みLocal Agentは、実行中にツールを呼び出して外部世界と対話します。現在、プラグインとMCPの両方を通じてツールを追加することがサポートされています。

Toolコンポーネントの追加

1つのプラグインには任意の数のツールを含めることができます。プラグインディレクトリでコマンドlbp comp Toolを実行し、プロンプトに従ってツール設定を入力します。
これにより、components/tools/ディレクトリにget_weather_alerts.yamlget_weather_alerts.pyファイルが生成されます。.yamlファイルはツールの基本情報を定義し、.pyファイルはツールハンドラです:

マニフェストファイル: Tool

プラグイン処理

以下のコードがデフォルトで生成されます(components/tools/<tool_name>.py)。GetWeatherAlertsクラスのcallメソッドでこのツールの呼び出しと戻り値のロジックを実装する必要があります。
callメソッドでこのツールを実装します:
天気検索ツールの例は、MCPのサーバー作成例から来ています。
このツールでは、paramsからstateパラメータを取得し、NWS APIを呼び出してその州の天気アラートを取得する必要があるため、マニフェストファイルのparametersstateパラメータを定義する必要があります。 parametersフォーマットはJSON Schemaに従い、OpenAI Function Calling機能でサポートされており、そのルートタイプはtype: objectに固定されています。propertiesにパラメータを追加し、requiredに必須パラメータの説明を追加してください。
このツールはhttpxライブラリも使用しているため、プラグインディレクトリのrequirements.txthttpx依存関係を追加する必要があります。
次に、プラグインディレクトリでコマンドlbp runを実行してデバッグを開始します。LangBotでツール呼び出しをサポートするモデルを設定し、対応するパイプラインでそのモデルの使用を選択してこのツールを使用します。

次のステップ

ツールの基本的な使い方を学びました。次は: