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      • Tools 工具

      工具是 Agent 可调用的函数：搜索、读文件、查库、调 API。它们与 MCP（远程工具服务）、Apps、Skills（领域说明）、Knowledge（检索到的事实）并列，见官方 Agent Capabilities。本课聚焦 crewai_tools 与自定义工具。

      pip install 'crewai[tools]'
# 或 uv add 'crewai[tools]'

      挂到 Agent 上

      from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools import (
    DirectoryReadTool,
    FileReadTool,
    SerperDevTool,
    WebsiteSearchTool,
)

search = SerperDevTool()
docs = DirectoryReadTool(directory="./blog-posts")
files = FileReadTool()
web_rag = WebsiteSearchTool()

researcher = Agent(
    role="Market Research Analyst",
    goal="Provide up-to-date market analysis of the AI industry",
    backstory="An expert analyst with a keen eye for market trends.",
    tools=[search, web_rag],
    verbose=True,
)

writer = Agent(
    role="Content Writer",
    goal="Craft engaging blog posts about the AI industry",
    backstory="A skilled writer with a passion for technology.",
    tools=[docs, files],
    verbose=True,
)

      SerperDevTool 需要 SERPER_API_KEY。JSONC 里写 "tools": ["SerperDevTool"] 即可按类名加载；自定义工具用 "custom:" 指向 tools/*.py。

      常用内置类（完整表见 Tools 概念页）：FileReadTool、FileWriterTool、DirectoryReadTool、各类 *SearchTool（PDF / CSV / 站点 RAG）、ScrapeWebsiteTool、CodeInterpreterTool、RagTool、LlamaIndexTool、LangChainTool。

      文档型检索应对齐本站 RAG 的切块与评估原则；索引实现可交给 LlamaIndex，再用 LlamaIndexTool 包一层。LangChain 工具可用 LangChainTool 包装后交给 CrewAI Agent。

      自定义：@tool

      from crewai.tools import tool

@tool("Name of my tool")
def my_tool(question: str) -> str:
    """Clear description of when to use this tool."""
    return "Result from your custom tool"

      异步函数同样可用 @tool 装饰 async def。Docstring 会进入工具说明，写清楚何时用、参数含义。

      自定义：子类 BaseTool

      from typing import Type
from pydantic import BaseModel, Field
from crewai.tools import BaseTool

class MyToolInput(BaseModel):
    argument: str = Field(..., description="Description of the argument.")

class MyCustomTool(BaseTool):
    name: str = "Name of my tool"
    description: str = "What this tool does. Vital for the agent to choose it."
    args_schema: Type[BaseModel] = MyToolInput

    def _run(self, argument: str) -> str:
        return "Tool's result"

      可返回 Pydantic 模型作为 typed output；Agent 侧通常收到 JSON 字段。业务失败不要只返回「看起来像错误的字符串」，官方提供 ToolFailure（crewai.tools.tool_failure），并可用 tool_failure_policy（ignore / warn / raise）控制后续行为。

      MCP

      CrewAI 能把 MCP Server 暴露成工具（crewai-tools 的适配器，或 Agent 上的 MCP DSL / mcps 字段）。传输包括 stdio、SSE、Streamable HTTP。安全注意与本站 MCP 教程 一致：只接信任的服务器，限制工具范围。细节见官方 MCP 文档，不要臆造客户端 API。

      实践要点

      • 工具越少越好：只给该角色真正需要的能力。
      • 任务级 tools=[...] 可收紧权限（例如写作者不能搜索外网）。
      • 内置缓存减少重复外部调用；可用 cache_function 细调。
      • RAG 质量问题先查 RAG 教程 的切块 / 召回，而不是再加一个 Agent。

      下一步

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