Hey智能体开发指南如何扩展自定义工具和功能模块【免费下载链接】heyA general-purpose, command-line AI agent built from scratch.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/hey前往项目官网免费下载https://ar.openeuler.org/ar/Hey是一款从零构建的通用命令行AI智能体它允许开发者通过模块化方式扩展工具和功能满足多样化的任务需求。本文将详细介绍如何为Hey智能体开发自定义工具和功能模块帮助你快速上手扩展Hey的能力边界。Hey智能体架构概览在开始扩展之前我们先了解Hey智能体的核心架构。Hey采用分层设计主要包含规划调度、执行评估和工具集成三大模块支持多进程并发执行和第三方工具扩展。从架构图可以看到Hey智能体通过MCP Client与MCP Server连接能够集成Bash、Python、检索、对话等内置工具同时支持接入浏览器、文档处理、音视频分析等第三方MCP工具。这种灵活的架构设计为工具扩展提供了良好的基础。工具扩展基础Toolkit开发规范Hey智能体的工具扩展基于Toolkit工具包机制所有工具包都需要继承基础类BaseToolkit。该基类定义了工具包的基本接口位于hey/mcp_tools/camel/toolkits/base.py。基础工具包类的核心代码如下class BaseToolkit(metaclassAgentOpsMeta): rBase class for toolkits. def get_tools(self) - List[FunctionTool]: rReturns a list of FunctionTool objects representing the functions in the toolkit. Returns: List[FunctionTool]: A list of FunctionTool objects representing the functions in the toolkit. raise NotImplementedError(Subclasses must implement this method.)所有自定义工具包都需要实现get_tools()方法该方法返回工具包中包含的工具列表。Hey已内置多种工具包例如hey/mcp_tools/camel/toolkits/code_execution.py代码执行工具包hey/mcp_tools/camel/toolkits/excel_toolkit.pyExcel处理工具包hey/mcp_tools/camel/toolkits/image_analysis_toolkit.py图像分析工具包hey/mcp_tools/camel/toolkits/web_toolkit.py网页访问工具包开发自定义工具的完整步骤1. 创建工具包文件首先在hey/mcp_tools/camel/toolkits/目录下创建新的工具包文件建议命名格式为[功能]_toolkit.py例如pdf_processing_toolkit.py。2. 实现工具类创建工具类并继承BaseToolkit实现get_tools()方法。以下是一个简单的示例框架from typing import List from hey.mcp_tools.camel.toolkits import FunctionTool, BaseToolkit class PDFProcessingToolkit(BaseToolkit): def __init__(self, configNone): self.config config or {} def extract_text(self, file_path: str) - str: 从PDF文件中提取文本内容 Args: file_path: PDF文件路径 Returns: 提取的文本内容 # 实现PDF文本提取逻辑 pass def get_tools(self) - List[FunctionTool]: # 将函数包装为FunctionTool并返回 return [ FunctionTool( namepdf_extract_text, funcself.extract_text, description从PDF文件中提取文本内容 ) ]3. 注册工具函数使用FunctionTool类包装工具函数需要指定以下参数name工具名称必须唯一func实际执行的函数description工具功能描述用于AI智能体理解工具用途4. 集成到智能体将自定义工具包添加到智能体配置中修改config.yml文件可基于config.yml_template创建在工具配置部分添加toolkits: - name: PDFProcessingToolkit module: hey.mcp_tools.camel.toolkits.pdf_processing_toolkit enabled: true功能模块扩展指南除了工具扩展Hey还支持功能模块扩展主要通过以下几个核心模块进行1. 智能体扩展AgentsHey的智能体模块位于hey/agents/目录包含基础智能体实现和注册机制。通过继承BaseAgent类可以创建自定义智能体from hey.agents.base import BaseAgent class CustomAgent(BaseAgent): def plan(self, task: str) - List[str]: # 自定义任务规划逻辑 pass def execute(self, plan: List[str]) - str: # 自定义执行逻辑 pass2. LLM模型集成Hey支持多种LLM模型集成模型实现位于hey/backend/llm/目录。要添加新的LLM模型可继承BaseLLM类from hey.backend.llm.base import BaseLLM class CustomLLM(BaseLLM): def generate(self, prompt: str) - str: # 自定义模型调用逻辑 pass3. 环境扩展环境模块位于hey/environments/目录通过继承BaseEnvironment类可以创建自定义环境from hey.environments.base import BaseEnvironment class CustomEnvironment(BaseEnvironment): def reset(self): # 环境重置逻辑 pass def step(self, action): # 环境交互逻辑 pass工具扩展最佳实践1. 工具设计原则单一职责每个工具应专注于完成单一功能明确接口输入输出参数定义清晰便于AI智能体理解和使用错误处理实现完善的错误处理机制返回友好的错误信息文档完善为工具函数添加详细文档字符串说明功能、参数和返回值2. 测试与调试开发完成后建议通过examples/目录下的测试脚本进行测试例如创建test_custom_tool.pyfrom hey.mcp_tools.camel.toolkits.pdf_processing_toolkit import PDFProcessingToolkit def test_pdf_extract(): toolkit PDFProcessingToolkit() tools toolkit.get_tools() extract_tool next(tool for tool in tools if tool.name pdf_extract_text) result extract_tool.func(test.pdf) print(result) if __name__ __main__: test_pdf_extract()3. 性能优化对于频繁调用的工具考虑添加缓存机制耗时操作使用异步实现避免阻塞智能体主流程大文件处理采用流式处理方式减少内存占用总结Hey智能体提供了灵活的工具和功能扩展机制通过本文介绍的方法你可以轻松开发自定义工具包和功能模块扩展Hey的能力边界。无论是文档处理、数据分析还是特定领域的专业工具都可以通过Toolkit机制集成到Hey智能体中使其更好地满足你的个性化需求。希望本文能够帮助你快速掌握Hey智能体的扩展开发技巧开始构建属于自己的AI工具生态【免费下载链接】heyA general-purpose, command-line AI agent built from scratch.项目地址: https://gitcode.com/openeuler/hey创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考