4、工具的应用案例

4.1 案例1：使用args_schema

arg_schema给出明确的参数信息
模型初始化：

from langchain.chat_models import init_chat_model
from dotenv import load_dotenv
import os

工具的定义与模拟调用：

4.2 案例2：撰写docstring

可以在docstring中撰写参数的描述信息，此时参数默认值和类型都要通过函数签名传递。
模型初始化：

工具的定义与模拟调用：

from langchain.1 tools import tool
from langchain.messages import HumanMessage
from langchain_core.utils.function_calling import convert_to_openai_tool

注意：要正确解析docstring，必须在@tool中将parse_docstring 设置为True 。

4.3 案例3：多工具调用

大模型调用工具是单次推理，即每次运行调用一个工具，当调用多个工具时，需要用户自己管理多次调用循环。

4.4 案例4：多工具调用

此时可以遍历tool_calls列表，挨个调用工具。

messages.append(response)