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Tool Call Engine

高级工具执行引擎，提供优化性能、并行处理和智能执行策略。

概述

Tool Call Engine 是核心执行层，负责编排工具调用、管理并发、处理故障和优化性能。它提供了超越简单顺序工具调用的复杂执行模式。

架构

interface ToolCallEngine {
  execute(calls: ToolCall[]): Promise<ToolResult[]>;
  executeParallel(calls: ToolCall[]): Promise<ToolResult[]>;
  executeSequential(calls: ToolCall[]): Promise<ToolResult[]>;
  executePipeline(pipeline: ToolPipeline): Promise<ToolResult>;
}

核心组件

Executor：管理工具调用和生命周期
Scheduler：确定执行顺序和并行化
Monitor：跟踪性能和健康指标
Cache：优化重复的工具调用
Retry Handler：管理故障恢复

执行策略

顺序执行

默认执行模式 - 工具按顺序逐个运行：

import { Agent, ExecutionMode } from '@agent-tars/core';

const agent = new Agent({
  execution: {
    mode: ExecutionMode.SEQUENTIAL,
    timeout: 30000 // 每个工具 30 秒
  }
});

// 工具按顺序执行：导航 → 截图 → 保存
const result = await agent.execute(
  '导航到 example.com，截图并保存为 example.png'
);

并行执行

同时运行独立工具以提高性能：

const agent = new Agent({
  execution: {
    mode: ExecutionMode.PARALLEL,
    maxConcurrency: 5,
    timeout: 30000
  }
});

// 独立的文件操作并行运行
const result = await agent.execute(
  '读取 config.json、package.json 和 README.md 文件'
);

管道执行

链接工具，其中一个的输出成为下一个的输入：

const agent = new Agent({
  execution: {
    mode: ExecutionMode.PIPELINE,
    enableStreaming: true
  }
});

// 数据流经：搜索 → 提取 → 分析 → 报告
const result = await agent.execute(
  '搜索 React 教程，提取关键概念，分析趋势并生成报告'
);

自适应执行

根据工具依赖关系智能选择执行策略：

const agent = new Agent({
  execution: {
    mode: ExecutionMode.ADAPTIVE,
    dependencyAnalysis: true,
    optimizeForLatency: true
  }
});

高级配置

执行策略

const agent = new Agent({
  execution: {
    policies: {
      // 超时配置
      timeout: {
        default: 30000,
        perTool: {
          'browser_screenshot': 10000,
          'run_command': 60000
        }
      },
      
      // 重试配置
      retry: {
        enabled: true,
        maxAttempts: 3,
        backoffStrategy: 'exponential',
        retryableErrors: ['timeout', 'network']
      },
      
      // 并发限制
      concurrency: {
        global: 10,
        perCategory: {
          'browser': 3,
          'filesystem': 5,
          'commands': 1
        }
      }
    }
  }
});

性能优化

const agent = new Agent({
  execution: {
    optimization: {
      // 工具结果缓存
      cache: {
        enabled: true,
        ttl: 300000, // 5 分钟
        maxSize: 100,
        strategy: 'lru'
      },
      
      // 预测性加载
      preloading: {
        enabled: true,
        patterns: ['browser_navigate', 'browser_screenshot'],
        lookahead: 2
      },
      
      // 资源池
      pooling: {
        enabled: true,
        warmupTools: ['browser_navigate'],
        maxPoolSize: 5
      }
    }
  }
});

Tool 依赖关系

依赖声明

import { Tool, ToolDependency } from '@agent-tars/core';

export class AnalyticsTool implements Tool {
  name = 'analytics';
  description = '分析来自多个来源的数据';
  
  // 声明工具依赖
  dependencies: ToolDependency[] = [
    {
      tool: 'read_file',
      required: true,
      timeout: 10000
    },
    {
      tool: 'web_search',
      required: false,
      fallback: 'local_search'
    }
  ];
  
  async execute(params: any): Promise<ToolResult> {
    // 工具实现
  }
}

依赖解析

// 引擎自动解析和排序工具执行
const engine = new ToolCallEngine({
  dependencyResolution: {
    enabled: true,
    strategy: 'topological',
    circularDependencyHandling: 'error'
  }
});

错误处理和恢复

故障策略

const agent = new Agent({
  execution: {
    errorHandling: {
      // 在非关键故障时继续执行
      continueOnError: true,
      
      // 故障时的备用工具
      fallbacks: {
        'browser_screenshot': 'browser_get_markdown',
        'run_command': 'safe_command'
      },
      
      // 断路器模式
      circuitBreaker: {
        enabled: true,
        failureThreshold: 5,
        resetTimeout: 60000
      }
    }
  }
});

自定义错误处理器

import { ToolExecutionError, ErrorHandler } from '@agent-tars/core';

class CustomErrorHandler implements ErrorHandler {
  async handle(error: ToolExecutionError): Promise<ToolResult> {
    // 记录错误
    console.error(`工具 ${error.toolName} 失败:`, error.message);
    
    // 尝试恢复
    if (error.isRetryable) {
      return this.retry(error);
    }
    
    // 返回备用结果
    return {
      success: false,
      error: '工具执行失败',
      fallback: true
    };
  }
  
  private async retry(error: ToolExecutionError): Promise<ToolResult> {
    // 实现重试逻辑
  }
}

const agent = new Agent({
  execution: {
    errorHandler: new CustomErrorHandler()
  }
});

监控和可观测性

执行指标

import { ExecutionMonitor } from '@agent-tars/core';

const monitor = new ExecutionMonitor();

monitor.on('executionStarted', (event) => {
  console.log(`执行开始: ${event.executionId}`);
});

monitor.on('toolExecuted', (event) => {
  console.log(`工具 ${event.toolName}: ${event.duration}ms`);
});

monitor.on('executionCompleted', (event) => {
  console.log(`执行完成，耗时 ${event.totalDuration}ms`);
  console.log(`执行工具数: ${event.toolCount}`);
  console.log(`成功率: ${event.successRate}%`);
});

const agent = new Agent({
  execution: {
    monitor
  }
});

性能分析

// 获取详细执行指标
const metrics = await agent.getExecutionMetrics();

console.log('执行性能:');
console.log(`平均执行时间: ${metrics.averageExecutionTime}ms`);
console.log(`工具成功率: ${metrics.successRate}%`);
console.log(`缓存命中率: ${metrics.cacheHitRate}%`);
console.log(`并行效率: ${metrics.parallelEfficiency}%`);

// 工具特定指标
metrics.toolMetrics.forEach(tool => {
  console.log(`${tool.name}: ${tool.averageDuration}ms (${tool.executionCount} 次调用)`);
});

高级模式

自定义执行策略

import { ExecutionStrategy, ToolCall } from '@agent-tars/core';

class PriorityExecutionStrategy implements ExecutionStrategy {
  async execute(calls: ToolCall[]): Promise<ToolResult[]> {
    // 按优先级排序
    const sortedCalls = calls.sort((a, b) => 
      (b.priority || 0) - (a.priority || 0)
    );
    
    // 先执行高优先级工具
    const results: ToolResult[] = [];
    
    for (const call of sortedCalls) {
      const result = await this.executeTool(call);
      results.push(result);
      
      // 在关键故障时停止
      if (!result.success && call.critical) {
        break;
      }
    }
    
    return results;
  }
}

const agent = new Agent({
  execution: {
    strategy: new PriorityExecutionStrategy()
  }
});

Tool 编排

// 定义复杂的工具工作流
const workflow = {
  name: 'web-analysis',
  steps: [
    {
      tool: 'browser_navigate',
      params: { url: '${input.url}' },
      output: 'navigation'
    },
    {
      tool: 'browser_screenshot',
      dependsOn: ['navigation'],
      output: 'screenshot'
    },
    {
      tool: 'browser_get_markdown',
      dependsOn: ['navigation'],
      output: 'content'
    },
    {
      tool: 'analyze_content',
      params: {
        content: '${content}',
        screenshot: '${screenshot}'
      },
      output: 'analysis'
    }
  ]
};

const result = await agent.executeWorkflow(workflow, {
  url: 'https://example.com'
});

流式执行

// 在工具完成时流式传输结果
const stream = agent.executeStream(
  '分析多个文件并生成报告'
);

stream.on('toolResult', (result) => {
  console.log(`工具 ${result.toolName} 完成:`, result.data);
});

stream.on('progress', (progress) => {
  console.log(`进度: ${progress.completed}/${progress.total} 个工具`);
});

stream.on('complete', (finalResult) => {
  console.log('所有工具完成:', finalResult);
});

性能调优

分析工具执行

import { ExecutionProfiler } from '@agent-tars/core';

const profiler = new ExecutionProfiler();

const agent = new Agent({
  execution: {
    profiler,
    enableProfiling: true
  }
});

// 生成性能报告
const report = await profiler.generateReport();
console.log('性能报告:', report);

内存管理

const agent = new Agent({
  execution: {
    memory: {
      // 工具结果的垃圾回收
      gcInterval: 60000, // 1 分钟
      maxResultsInMemory: 1000,
      
      // 工具实例生命周期
      toolInstanceLifetime: 300000, // 5 分钟
      maxToolInstances: 50
    }
  }
});

资源优化

const agent = new Agent({
  execution: {
    resources: {
      // CPU 使用限制
      maxCpuUsage: 80, // 80%
      
      // 内存限制
      maxMemoryUsage: '2GB',
      
      // 网络限制
      maxConcurrentRequests: 10,
      requestTimeout: 30000
    }
  }
});

测试和调试

执行测试

import { ExecutionTester } from '@agent-tars/core';

const tester = new ExecutionTester();

// 测试执行策略
const testResult = await tester.testExecution({
  tools: ['browser_navigate', 'browser_screenshot'],
  strategy: 'parallel',
  mockData: {
    'browser_navigate': { success: true },
    'browser_screenshot': { success: true }
  }
});

expect(testResult.executionTime).toBeLessThan(5000);
expect(testResult.successRate).toBe(100);

调试模式

const agent = new Agent({
  execution: {
    debug: {
      enabled: true,
      logLevel: 'verbose',
      traceExecution: true,
      captureToolInputs: true,
      captureToolOutputs: true
    }
  }
});

最佳实践

执行策略选择

顺序：用于依赖操作或顺序重要时
并行：用于独立操作以提高性能
管道：用于数据转换工作流
自适应：当你想要自动优化时

性能指南

为不同工具类型设置适当的超时
对昂贵或重复操作使用缓存
根据系统资源限制并发
监控和分析执行性能
实现适当的错误处理和备用方案

资源管理

使用后清理工具实例
为不可靠工具实现断路器
对基于网络的工具使用连接池
监控内存使用并实现垃圾回收

下一步

了解 Tool 开发来创建自定义工具
探索 Tool 管理来组织工具集合

#Tool Call Engine

#概述

#架构

#核心组件

#执行策略

#顺序执行

#并行执行

#管道执行

#自适应执行

#高级配置

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#高级模式

#自定义执行策略

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#流式执行

#性能调优

#分析工具执行

#内存管理

#资源优化

#测试和调试

#执行测试

#调试模式

#最佳实践

#执行策略选择

#性能指南

#资源管理

#下一步

Tool Call Engine

概述

架构

核心组件

执行策略

顺序执行

并行执行

管道执行

自适应执行

高级配置

执行策略

性能优化

Tool 依赖关系

依赖声明

依赖解析

错误处理和恢复

故障策略

自定义错误处理器

监控和可观测性

执行指标

性能分析

高级模式

自定义执行策略

Tool 编排

流式执行

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分析工具执行

内存管理

资源优化

测试和调试

执行测试

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最佳实践

执行策略选择

性能指南

资源管理

下一步