HermesAgent插件开发：编写你的第一个Tool

HermesAgent插件开发：编写你的第一个Tool

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想让你的HermesAgent变得更强大，能够调用外部服务或执行特定任务吗？关键在于为其编写自定义Tool。这听起来有点技术门槛，但别担心，整个过程其实逻辑清晰，遵循一套标准化的流程就能搞定。下面，我们就来手把手拆解创建第一个Tool的完整步骤。

一、定义Tool类结构

一切从定义开始。你的Tool必须继承HermesAgent框架提供的基类，并实现规定的接口。这一步的核心目的，是让框架能够准确识别、序列化并最终调度你的工具。其中，名称、描述和参数定义这几项元信息尤为重要，它们将直接用于大语言模型（LLM）的“工具选择”推理过程。

具体操作可以分四步走：

首先，创建一个新的Python文件，比如命名为 weather_tool.py。

接着，导入必要的模块，通常是 HermesTool 基类，如果框架支持装饰器模式，也可能用到 @tool 装饰器。

然后，定义你的工具类。例如，可以创建一个 WeatherQueryTool 类，并为其设置关键属性：name = “get_weather”，description = “根据城市名获取当前天气信息”。名字要简洁，描述要清晰，这直接关系到LLM能否正确理解和使用它。

最后，在类中声明 parameters 字典。这个字典定义了工具所需的输入，比如一个名为 “city” 的参数（类型为 str），以及一个可选的 “unit” 参数（可设置默认值为 “celsius”）。每个参数都需要明确其 type 和 description。

二、实现call方法逻辑

定义好了骨架，接下来就要注入灵魂——实现 call 方法。这个方法是工具被执行时的实际入口，它接收标准化的参数字典，并负责返回LLM能理解的结构化结果。这里有个关键原则：必须确保异常可被优雅捕获，并返回友好的错误信息，避免因单个工具故障而中断整个Agent的工作流。

实现过程大致如下：

在Tool类中定义方法：def call(self, **kwargs) -> dict:。

从 kwargs 中提取出 city 等参数值，并进行基本的校验，比如确保城市名非空且为字符串类型。

构造HTTP请求的URL，调用一个公开的天气API（例如OpenWeatherMap），记得携带必要的API Key和查询参数。

收到响应后，解析JSON数据，提取出我们关心的字段，比如 temperature（温度）、condition（天气状况）、humidity（湿度）。

最后，返回一个结构清晰的字典，例如：{“temperature”: 23.5, “condition”: “partly cloudy”, “humidity”: 64}。这个结果会被HermesAgent框架传递给LLM进行后续解读。

三、注册Tool到Agent实例

工具编写完毕，但如果你不“告诉”Agent，它就永远不知道这个新能力的存在。因此，必须将Tool显式注册到HermesAgent的运行时环境中。这个过程会触发框架内部的元数据校验和索引构建。

注册方式很简单：在初始化你的Agent对象之后，直接调用 agent.register_tool(WeatherQueryTool()) 即可。

注册成功后，通常会在日志中看到类似 Registered tool: get_weather 的输出。为了确认，你可以调用 agent.list_tools() 方法，检查返回的列表里是否包含了 get_weather 及其完整的描述信息。

除了代码注册，有些框架也支持YAML配置方式。如果采用这种模式，你需要在 tools.yaml 这样的配置文件中添加对应的工具块，并指定模块路径和类名。

四、编写单元测试验证行为

在将工具投入生产环境前，充分的测试是必不可少的。单元测试能确保你的Tool在各种输入条件下都能返回预期的格式和内容，有效防止因参数缺失、网络异常或类型错误导致整个Agent意外崩溃。

测试可以这样组织：

创建测试文件 test_weather_tool.py，导入 pytest 和你的 WeatherQueryTool。

编写第一个测试函数 test_call_with_valid_city，传入合法的参数如 {“city”: “Beijing”}，然后断言返回的字典中包含 “temperature” 这个键。

再编写一个测试函数 test_call_with_empty_city，验证当城市参数为空时，工具是否能正确地抛出 ValueError 或返回一个结构化的错误信息，例如 {“error”: “city cannot be empty”}。

为了提高测试的稳定性和速度，建议使用 responses 这类库来模拟HTTP响应，从而隔离对外部API的依赖。

五、集成至Agent提示工程

这是最后一步，也是至关重要的一步。LLM本身并不知道你的工具能做什么，它需要通过系统提示词（system prompt）来了解每个工具的功能边界和调用语法。你必须将Tool的描述信息注入到system prompt的特定部分，否则模型永远不会生成相应的工具调用指令。

具体操作流程是：

首先，调用框架提供的 agent.get_tool_descriptions() 方法，获取所有已注册工具的标准JSON Schema描述片段。

然后，将这个片段嵌入到你的system prompt末尾。格式通常是类似 {“name”: “…”, “description”: “…”, “parameters”: {…}} 的JSON结构。

在prompt中，最好给出明确的指示，例如：“仅当用户问题明确涉及天气查询时，才调用get_weather工具；否则不调用任何工具。” 这能引导LLM更精准地使用工具。

完成以上步骤后，就可以进行验证了。向Agent发送一个查询天气的请求，观察LLM的输出中是否出现了预期的工具调用结构，例如：{“name”: “get_weather”, “arguments”: “{…}”}。如果出现了，恭喜你，你的第一个HermesAgent Tool已经成功上线运行。