Creación de una herramienta personalizada en Agent Lab

Antes de empezar

Debe desplegar un activo de servicio Python Interpreter AI en un espacio de despliegue antes de crear una herramienta personalizada en Agent Lab. Para obtener detalles sobre cómo crear un espacio de implementación, consulte Activos en espacios de implementación.

Configuración de una herramienta personalizada

Para crear una herramienta personalizada en el Laboratorio de Agentes, debe definir varios detalles que el marco de trabajo del agente utiliza para registrar y ejecutar la herramienta de la siguiente manera:

1. Para configurar su herramienta personalizada, especifique un nombre y describa las funciones principales que realiza la herramienta.
   Importante : Proporcione una descripción detallada de lo que hace la herramienta personalizada, incluyendo las entradas aceptadas y el formato de la respuesta de la herramienta. La información es consumida como contexto de entrada por el modelo base para decidir si el marco del agente debe utilizar la herramienta para generar la respuesta final del agente.
2. Defina el formato de las entradas que su herramienta personalizada acepta como un esquema JSON. Especifique un nombre de variable para cada entrada, lo que representa la entrada y el tipo de datos de la entrada.
3. Definir una función de tipo " Python " que acepte las variables de entrada definidas en el esquema JSON como argumentos y devuelva una respuesta específica. Para obtener más información sobre los requisitos que debe cumplir su función, consulte las especificaciones de la función de Python.
4. Opcional : Puede probar y depurar su función proporcionando entradas de ejemplo y ejecutando su herramienta personalizada para validar que la función está generando el resultado correcto.
5. Haga clic en Crear para añadir su herramienta personalizada al agente.
6. Opcional: Puede hacer clic en el icono Configurar para actualizar la configuración de la herramienta personalizada.

Ejemplo de una herramienta personalizada creada en Agent Lab

Cuando elige crear una herramienta personalizada, puede desarrollar la herramienta de forma incremental en la página Definir. Debe especificar el tipo de entradas que acepta la herramienta y definir una función de « Python » que se ejecute cuando el marco de trabajo del agente llame a la herramienta personalizada. En la página de prueba, puede proporcionar entradas de prueba de muestra y ejecutar su función para validar su código.

El siguiente ejemplo define una herramienta personalizada que calcula el producto de dos números enteros. Usted especifica cada parámetro de entrada y define una función " Python " que acepta cada entrada y realiza la operación de multiplicación.

1. Ponga nombre a su herramienta personalizada y proporcione una descripción detallada de la herramienta, incluidos los formatos de entrada y salida, y la tarea principal que realiza la herramienta. Por ejemplo:

   Name: Multiple numbers
   

   Description: Use this tool when multiplying two numbers. The tool consists of a Python function named "multiply". The function takes two parameters, "number_1" and "number_2". Both parameters are expected to be numerical values, which can only be integers numbers.
   The tool's primary operation is to multiply two input numbers by using the '*' operator in Python, which performs multiplication. The result of the operation is returned as the output of the tool. 
   

2. Proporcione un esquema JSON que defina los parámetros de entrada para su función Python, incluyendo un nombre, tipo de datos y descripción para cada parámetro:

   {
   "number_1": {
       "title": "Number 1",
       "description": "The first number to multiply",
       "type": "integer"
   },
   "number_2": {
       "title": "Number 2",
       "description": "The second number to multiply",
       "type": "integer"
   }
   }
   

3. Definir una función " Python " que acepte dos números como entradas, multiplique los valores y devuelva el resultado.

   def multiply (number_1, number_2):
     return number_1 * number_2
   

4. En la página de prueba, se genera automáticamente un esquema JSON para las entradas de prueba basado en el esquema JSON que usted defina para los argumentos de su función Python. Proporcione dos números enteros como entrada a su función de la siguiente manera:

   {
   "number_1": 4,
   "number_2": 5
   }
   

5. Haga clic en Ejecutar para probar su código y validar el resultado. El panel de resultados mostrará 20 como producto.

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