108 lines
4.5 KiB
Markdown
108 lines
4.5 KiB
Markdown
# 7. 进入 harness
|
||
|
||
[English](07-into-the-harness.md) | 中文
|
||
|
||
本章会向 harness 的 `tools` 服务注册一个可由模型调用的工具，通过 harness 工具流水线执行它，并观察结果事件。整个示例无需密钥，也不会调用模型。
|
||
|
||
## 工具插件
|
||
|
||
创建 `greet-tool.ts`，将它放在 `tmp/cordis-tutorial` 中：
|
||
|
||
```ts
|
||
import type { Context } from 'cordis'
|
||
import { defineTool } from '@deepseek-ai/dsh-tools'
|
||
import { CallId } from '@deepseek-ai/dsh-llm'
|
||
|
||
export const name = 'greet-tool'
|
||
export const inject = ['tools']
|
||
|
||
export function apply(ctx: Context) {
|
||
ctx.tools.register(defineTool({
|
||
name: 'greet',
|
||
description: 'Greet the named person.',
|
||
parameters: {
|
||
name: { type: 'string', required: true, description: 'Who to greet' },
|
||
},
|
||
output: {
|
||
schema: { type: 'string' },
|
||
render: (_args, value) => [{ type: 'text', text: value }],
|
||
},
|
||
async execute(args) {
|
||
return `Hello, ${args.name}!`
|
||
},
|
||
}))
|
||
|
||
// Drive one call through the real execution pipeline, standing in for
|
||
// the model. CallId brands the correlation id a provider would issue.
|
||
void (async () => {
|
||
const result = await ctx.tools.execute({
|
||
callId: CallId('demo-1'),
|
||
name: 'greet',
|
||
arguments: { name: 'Cordis' },
|
||
signal: new AbortController().signal,
|
||
})
|
||
console.log('tool replied:', JSON.stringify(result.content))
|
||
})()
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
这里的每个模式都来自前几章：`inject: ['tools']`（[第 3 章](03-services.md)）会让插件等待工具注册表就绪；`ctx.tools.register(...)` 会把注册 disposer 附着到插件（[第 2 章](02-lifecycle-and-effects.md)），因此卸载时会注销工具。`defineTool` 将 `parameters` 规约转换为向模型展示的 JSON Schema，推导 `args` 的类型，并在 `execute` 运行前校验模型提供的参数。工具返回由 `output.schema` 声明的规范值；`output.render` 则另行生成原生且持久的结果内容。
|
||
|
||
## 观察插件
|
||
|
||
创建 `tool-logger.ts`。这是一个独立插件，通过 harness 的 `tools/result` 事件观察应用中的每次工具调用：
|
||
|
||
```ts
|
||
import type { Context } from 'cordis'
|
||
import type {} from '@deepseek-ai/dsh-tools'
|
||
|
||
export const name = 'tool-logger'
|
||
export const inject = ['tools']
|
||
|
||
export function apply(ctx: Context) {
|
||
ctx.on('tools/result', (exec, result) => {
|
||
const text = result.content
|
||
.map(block => (block.type === 'text' ? block.text : ''))
|
||
.join('')
|
||
console.log(`[tool-logger] ${exec.name} -> ${text}`)
|
||
})
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
`import type {} from '@deepseek-ai/dsh-tools'` 行会引入该包的声明合并，使 `'tools/result'` 及其 payload 具有类型。这与第 4 章导入 `stats.ts` 的做法相同，只是扩展到了包级别。
|
||
|
||
## 组合并运行
|
||
|
||
```yaml
|
||
- name: '@deepseek-ai/dsh-system-prompt'
|
||
- name: '@deepseek-ai/dsh-tools'
|
||
- name: './tool-logger.ts'
|
||
- name: './greet-tool.ts'
|
||
```
|
||
|
||
`@deepseek-ai/dsh-tools` 会注入 `systemPrompt` 服务，因为工具需要向系统提示词贡献 schema，所以组合中也要列出该服务的提供方。缺少提供方时，工具插件会像[第 6 章](06-composition-and-hmr.md)所述那样保持 PENDING。
|
||
|
||
```sh
|
||
node --import tsx ../../vendor/cordis/bin.js
|
||
```
|
||
|
||
```
|
||
[tool-logger] greet -> Hello, Cordis!
|
||
tool replied: [{"type":"text","text":"Hello, Cordis!"}]
|
||
```
|
||
|
||
logger 会先触发：`tools/result` 在结果物化过程中发出，早于 `execute` 的 promise 向调用方返回结果。两个插件都不知道另一个插件存在，它们由注册表服务和事件连接。
|
||
|
||
## 从这里走向完整 agent（智能体）
|
||
|
||
真实 agent 就是这套组合再加上更多插件：LLM（大语言模型）适配器、agent loop（智能体循环）、持久化和前端。对照 [examples/headless-agent/cordis.yml](../../examples/headless-agent/cordis.yml)，你现在已经可以读懂其中每个配置项。将 `greet-tool.ts` 加入该文件的副本即可。
|
||
|
||
后续可以阅读：
|
||
|
||
- [构建工具](../user/develop/basic/tool.md)：深入了解 `defineTool`，包括呈现和更丰富的 schema。
|
||
- [三层功能设计](../user/develop/practice/index.md)：harness 如何组织可替换功能。
|
||
- 生成的[服务](../cordis-catalog/services.md)与[事件](../cordis-catalog/events.md)目录：可以注入和监听的所有内容。
|
||
- [架构](../architecture.md)：这些插件所处的系统地图。
|
||
|
||
[](https://github.com/deepseek-harness/deepseek-harness)
|