smolagents 的工具系统是如何设计和使用的？

1. 工具定义方式

smolagents 中的工具本质上是带有结构化元数据的 Python 可调用对象。最常用的定义方式是 @tool 装饰器：

from smolagents import tool

@tool
def get_current_weather(city: str) -> str:
    """Returns the current weather for a given city.
    Args:
        city: Name of the city to check.
    """
    return fetch_weather(city)

装饰器会自动解析函数签名和文档字符串，生成大语言模型可读的工具描述和参数模式。文档字符串和类型注解直接成为模型决策时的参考信息。

2. 工具来源与集成

smolagents 支持从多种渠道获取工具：

• 内置工具：包括 DuckDuckGoSearchTool、WebSearchTool、Whisper 语音转写工具和浏览器自动化工具
• Hugging Face Hub：通过 Tool.from_hub() 加载社区共享的工具，或通过 Tool.push_to_hub() 分享自定义工具
• LangChain 工具：通过 Tool.from_langchain() 直接包装现有 LangChain 工具
• MCP 服务器：通过 ToolCollection.from_mcp() 连接任意 MCP 服务器获取工具集
• Hub Space：通过 Tool.from_space() 将 Hugging Face Space 转换为可调用工具

3. 工具元数据规范

每个工具需具备以下核心属性：

• name：工具名称，作为模型调用时的函数标识
• description：工具功能描述，帮助模型判断何时使用该工具
• inputs：参数字典，包含每个参数的类型和说明
• output_type：输出类型标注
• forward()：实际执行逻辑的方法