你好，我是邢云阳。
上节课，我使用 Dify 为你演示了如何零代码创建一个 Agent 和工作流。强烈推荐你课后能够把环境搭起来，多多实操一下。因为这种框架类的东西，没什么技术含量，无非就是熟能生巧罢了。而且据我观察到的情况，现在好多我的同行公司开发 AI 应用包括问答助手、知识库等等都在使用 Dify，因此这个技术大家一定要会。
话不多说，我们回到这节课的主题——工具开发套路。
为什么要讲工具开发套路
在前置章节讲 Agent 时，我们其实已经了解了，Agent 是需要调用外部工具来解决问题的。那 Agent 如何知道自己能调用哪些工具呢？
这就依赖于人类定义的工具描述，比如工具名称、工具功能描述、参数描述等等。工具描述写得好，会帮助大模型更好地区分不同工具的作用，从而选择正确的工具。之前留言里有个同学曾经提问，当工具特别多时，大模型如何区分功能。其实关键正是工具描述。
如果希望做成一个标准通用的工具描述，即任何 Agent，不论是 Dify Agent，还是用 LangChain 等等手动实现的 Agent，都能直接对接我们的工具，那就需要在编写工具时形成一套标准规范，目前业界所使用的规范是 OpenAPI（Swagger）。
这就是这节课要讲工具开发套路的原因，你理解为工具开发标准也可以。
Dify 自定义工具
我们以 Dify 的自定义工具的功能为例，看一下使用 OpenAPI 规范如何定义和接入工具。
自定义工具
在 Dify 控制台，点击右上角位置的工具，然后选择自定义>创建自定义工具。
之后就可以看到创建工具的页面，如下所示。
图中的 Schema 就是工具的描述，可以看到它使用的就是 OpenAPI-Swagger 规范。我们以高德地图提供的 API 为例，写一个简单粗暴的 OpenAPI 文档，贴在这里看看效果。文档内容如下：
openapi: 3.1.0
info:
title: 高德地图
description: 获取 POI 的相关信息
version: v1.0.0
servers:
- url: https://restapi.amap.com/v5/place
paths:
/text:
get:
description: 根据POI名称，获得POI的经纬度坐标
operationId: get_location_coordinate
parameters:
- name: keywords
in: query
description: POI名称，必须是中文
required: true
schema:
type: string
- name: region
in: query
description: POI所在的区域名，必须是中文
required: false
schema:
type: string
deprecated: false
/around:
get:
description: 搜索给定坐标附近的POI
operationId: search_nearby_pois
parameters:
- name: keywords
in: query
description: 目标POI的关键字
required: true
schema:
type: string
- name: location
in: query
description: 中心点的经度和纬度，用逗号分隔
required: false
schema:
type: string
deprecated: false
components:
schemas: {}
有 API 开发经验的同学，无论是前端还是后端，对这份文档的内容应该都不会感到陌生。这份文档其实就是定义了两条 API（分别是https://restapi.amap.com/v5/place/text 和https://restapi.amap.com/v5/place/around，并且对这两条 API 的功能以及参数都按照规定的格式做了描述）。
我们将文档贴到 Dify 的 Schema 输入框里后，就会看到下方的可用工具处会自动输出两个工具的描述，并且还可以测试。
当然，由于我们使用的是高德地图 API，因此需要有高德地图为我们颁发的 API Key，才能使用。有了 API Key 后，还需要我们在可用工具下方的鉴权方法处，进行配置。
鉴权方法有好几种，你需要根据自己使用的 API 的提供者规定的方法来选择。这里简单讲一下，所谓鉴权方式，其实可以简单理解为 API Key 在 HTTP 请求中的存放位置。常用的有两种，第一种是以一个自定义 key 的形式拼接到 URL 中。
http://restapi.amap.com/v3/place/text?key=xxxxxxxxxxxxxxxxx
第二种是存放到请求头中。
GET /some-endpoint HTTP/1.1
Host: api.example.com
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
根据高德地图的文档说明，其 API Key 是放在 URL 中的，因此我的配置如下：
配置完成后，就可以对两个工具进行测试了。以 get_location_coordinate 为例，效果如下所示。
测试没问题后，我们点击保存，一个自定义工具就定义好了。
测试
接下来，我们可以创建一个 Agent 测试一下工具的调用。
prompt 可以像后面这样描述，工具选自定义的高德地图工具。
最后在调试页面提问：
北京鼓楼附近有没有烤鸭店？
可以看到 Agent 调用了这两个工具，并总结了答案，给了回复。
自己开发工具
之前讲的是调用现成的工具的例子。如果是我们自己开发一个工具，应该怎么做比较丝滑呢？
编码
首先，我们知道在 AI 开发中，首选的语言是 Python。但工具开发涉及到业务，大家可以自己视实际情况而定。
比如我要开发一个操控 k8s 的工具，那首选语言就是 Golang。不过如果 Python 能够搞定，尽量还是使用 Python，因为它简单。接下来，我就以获取服务器显卡信息的工具为例，为你展示一下用 python 开发有多简单。
由于这个工具需要发布成 API，因此我们需要使用 python 的 HTTP 框架来编写代码。常用的框架有 Djiango、FastAPI 等等。那么在 AI 开发中，我们必须选择 FastAPI 框架来写。这是因为FastAPI 可以自动生成 OpenAPI 文档，所以它是专门用来做 AI 应用开发的 HTTP 框架。
我们进入写代码环节。这个功能就不用手写了，交给 AI 吧。我用 Cursor 工具为大家演示一下。Cursor 是一个代码编辑器，和 VSCode 的功能与用法一模一样，这里我就不讲怎么安装了，你可以自行下载安装体验。
我们在工程中，新建一个文件，比如叫 server.py。
然后在键盘上按住 Ctrl + K，会出来下图这样的对话框。
在这个框里，就可以描述需求了。比如我输入：
帮我用 FastAPI 开发一个HTTP Server，该 Server 包含一条路由，路由的功能是使用nvidia-smi命令获取显卡相关信息。另外，你还需要把 OpenAPI 相关的配置写好，比如server，operator_id等
然后点击 Generate，让Cursor生成代码。
这时就开始生成代码了。
完成后点击蓝色按钮 Ctrl Accept，就可以让代码在文件中显示出来了。
from fastapi import FastAPI
import subprocess
from typing import Dict
app = FastAPI(
title="GPU Info Service",
description="A service to get NVIDIA GPU information using nvidia-smi",
version="1.0.0",
openapi_tags=[{
"name": "GPU",
"description": "Operations related to GPU information"
}]
)
@app.get("/gpu/info",
tags=["GPU"],
summary="Get GPU Information",
description="Retrieves information about NVIDIA GPUs using nvidia-smi command",
response_description="GPU information from nvidia-smi",
operation_id="get_gpu_info"
)
async def get_gpu_info() -> Dict:
try:
# Execute nvidia-smi command and capture output
result = subprocess.run(['nvidia-smi'],
stdout=subprocess.PIPE,
stderr=subprocess.PIPE,
text=True)
if result.returncode == 0:
return {
"status": "success",
"data": result.stdout
}
else:
return {
"status": "error",
"message": "Failed to execute nvidia-smi",
"error": result.stderr
}
except Exception as e:
return {
"status": "error",
"message": "Error occurred while getting GPU information",
"error": str(e)
}
if __name__ == "__main__":
import uvicorn
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
这段AI生成的代码，我们先不做改动，直接测试一下。我把程序放到了一台 GPU 服务器上。执行如下命令运行起来：
python server.py
测试一下/gpu/info 这条路由的效果：
可以看到输出了 nvidia-smi 命令的执行结果。
接下来，我们在浏览器输入 <公网IP>:8000/openapi.json 试试效果。
可以看到 OpenAPI 文档输出了。这条路由我们并没有做开发，而是由 FastAPI 自动配置生成的。配置的代码就是在上文代码中的第 5~ 21 行。当然，这个 OpenAPI 文档还少一个内容，就是 server（URL）的信息，否则客户端无法调用这个 API。
所以我们可以手动改一下代码，在第 12 行下面加上后面的代码。
servers=[
{
"url": "http://<你的公网IP>:8000",
}
]
之后再重新访问一下 openapi.json 这条路由：
这时就可以看到有 server 相关的信息了。
FastAPI 不仅可以生成 OpenAPI 文档，还能生成 Swagger 文档，供前端参考调用。我们输入路由 /docs，就能看到我们熟悉的 Swagger 文档。
怎么样？有了 AI + python 的加持后，是不是觉得编码很简单呢？想想之前完成这些工作需要花多长时间，而我们现在花了多长时间，1分钟不到。
集成到 Dify
我们现在把工具添加到 Dify 去试试效果。依然是先自定义工具。直接把 OpenAPI 文档贴进去就可以。得到如下效果：
点击测试按钮测试一下路由通不通：
可以看到没啥问题，返回了一些肉眼看很费劲的内容。
现在我们用一个 Agent 来调用一下。
然后在调试页面调试一下，prompt 如下。
服务器上有几张卡，是什么型号的？
效果是后面这样。
可以看到 Agent 调用工具后，从那坨信息中摘出了符合用户提问的信息，并进行了自然语言化的返回。这就是 AI 的魅力。
总结
这节课，我们一起学习平台化开发中为数不多的需要编码的环节，也就是工具开发。在工具开发中，因为业界已经将 OpenAPI 当作了撰写工具描述的标准，因此我们选择了 python 的 FastAPI 框架来完成工具的编码，因为 FastAPI 可以自动为我们生成 OpenAPI 以及 Swagger 文档，非常方便。
我们可以思考一下，为什么 OpenAPI 在互联网时代就是 API 的标准，而到了 AI 时代又能成为工具描述的标准呢？我理解其背后的逻辑是 API 在 AI 时代成为了一等公民。在互联网时代，微服务是一项重要技术，后端是散落在各处的服务（API），由一个网关统一做管理；而前端呢，则根据用户的操作去访问网关，调用相应的 API 与后端进行交互。
而到了 AI 时代，Agent 实际上就类似网关的角色，API 由 Agent 进行统一管理，而前端则变成了类似对话机器人的自然语言前端。用户通过聊天的方式，就通过 Agent 完成了后端 API 的调用。因此在 AI 时代，后端还是后端，只是前端和网关发生了变化，所以 OpenAPI 依然坐稳其“上书房大臣”的位置，成为两朝元老也就不奇怪了。
这节课的代码我已经上传到了 Github，你可以下载参考。
思考题
根据自己的兴趣，使用 FastAPI 实现一个工具，接入到 Dify 中测试一下效果。
欢迎你在留言区展示你的效果，我们一起探讨。如果你觉得这节课的内容对你有帮助的话，也欢迎你分享给其他朋友，我们下节课再见！
精选留言
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2025-06-26 14:42:48
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2025-04-16 17:00:58
2025-04-14 14:38:00
2025-04-14 11:30:12
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