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构建代理工具管理平台：实用架构指南

Barbara Streisand

Nov 28, 2024 pm 06:29 PM

Building an Agent Tool Management Platform: A Practical Architecture Guide

本文将引导您设计和实现企业级 AI Agent 工具管理平台。无论您是构建 AI Agent 系统还是对工具管理平台感兴趣，您都可以在这里找到实用的设计模式和技术解决方案。

为什么我们需要工具管理平台？

想象一下您的 AI Agent 系统需要处理数十甚至数百种不同的工具：

如何管理工具注册和发现？
如何控制访问权限？
如何跟踪每个工具的使用情况？
如何监控系统健康状况？

这就是工具管理平台的用武之地。

核心特色设计

1.工具注册中心

将工具注册中心视为一个图书馆索引系统 - 它管理所有工具的“身份信息”。

1.1 基础信息管理

# Tool registration example
class ToolRegistry:
    def register_tool(self, tool_info: dict):
        """
        Register a new tool
        tool_info = {
            "name": "Text Translation Tool",
            "id": "translate_v1",
            "description": "Supports multi-language text translation",
            "version": "1.0.0",
            "api_schema": {...}
        }
        """
        # Validate required information
        self._validate_tool_info(tool_info)
        # Store in database
        self.db.save_tool(tool_info)

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1.2 数据库设计

-- Core table structure
CREATE TABLE tools (
    id VARCHAR(50) PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    description TEXT,
    version VARCHAR(20),
    api_schema JSON,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

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2. 动态加载机制

想想手机上的应用程序等工具 - 我们需要能够随时安装、更新和卸载它们。

class ToolLoader:
    def __init__(self):
        self._loaded_tools = {}

    def load_tool(self, tool_id: str):
        """Dynamically load a tool"""
        if tool_id in self._loaded_tools:
            return self._loaded_tools[tool_id]

        tool_info = self.registry.get_tool(tool_id)
        tool = self._create_tool_instance(tool_info)
        self._loaded_tools[tool_id] = tool
        return tool

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3. 访问控制

就像为员工分配不同的门禁卡一样，我们需要控制谁可以使用哪些工具。

class ToolAccessControl:
    def check_permission(self, user_id: str, tool_id: str) -> bool:
        """Check if user has permission to use a tool"""
        user_role = self.get_user_role(user_id)
        tool_permissions = self.get_tool_permissions(tool_id)

        return user_role in tool_permissions

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4. 呼叫追踪

就像跟踪包裹递送一样，我们需要了解每个工具调用的整个过程。

class ToolTracer:
    def trace_call(self, tool_id: str, params: dict):
        span = self.tracer.start_span(
            name=f"tool_call_{tool_id}",
            attributes={
                "tool_id": tool_id,
                "params": json.dumps(params),
                "timestamp": time.time()
            }
        )
        return span

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5. 监控和警报

系统需要一个“健康检查”机制来及时发现并处理问题。

class ToolMonitor:
    def collect_metrics(self, tool_id: str):
        """Collect tool usage metrics"""
        metrics = {
            "qps": self._calculate_qps(tool_id),
            "latency": self._get_avg_latency(tool_id),
            "error_rate": self._get_error_rate(tool_id)
        }
        return metrics

    def check_alerts(self, metrics: dict):
        """Check if alerts need to be triggered"""
        if metrics["error_rate"] > 0.1:  # Error rate > 10%
            self.send_alert("High Error Rate Alert")

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现实世界的例子

我们来看一个具体的使用场景：

# Initialize platform
platform = ToolPlatform()

# Register new tool
platform.registry.register_tool({
    "id": "weather_v1",
    "name": "Weather Query Tool",
    "description": "Get weather information for major cities worldwide",
    "version": "1.0.0",
    "api_schema": {
        "input": {
            "city": "string",
            "country": "string"
        },
        "output": {
            "temperature": "float",
            "weather": "string"
        }
    }
})

# Use tool
async def use_weather_tool(city: str):
    # Permission check
    if not platform.access_control.check_permission(user_id, "weather_v1"):
        raise PermissionError("No permission to use this tool")

    # Load tool
    tool = platform.loader.load_tool("weather_v1")

    # Call tracing
    with platform.tracer.trace_call("weather_v1", {"city": city}):
        result = await tool.query_weather(city)

    # Collect metrics
    platform.monitor.collect_metrics("weather_v1")

    return result

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