工具节点

什么是工具节点？

工具节点是 Magic Flow 中的一个强大节点，它允许您在工作流中调用和使用各种预设工具。就像一把多功能瑞士军刀，工具节点帮助您执行特定任务，如数据处理、信息查询或自动化操作。您可以通过两种方式使用这些工具：通过自然语言描述（大模型调用）或直接参数设置（参数调用），满足不同场景需求。

界面说明：

工具节点界面主要由调用模式选择区和参数配置区组成。顶部可以选择"大模型调用"或"参数调用"模式，下方是系统自定义的输入参数配置区，支持添加多个参数及其表达式。

为什么需要工具节点？

在构建智能工作流时，您经常需要执行标准化任务或调用特定功能。工具节点正是为解决这个问题而存在：

1. 功能扩展：扩展 Magic Flow 的能力，使工作流能够执行更专业的任务
2. 标准化操作：提供统一的接口调用各种工具，简化工作流设计
3. 灵活调用：支持多种调用方式，即使没有技术背景也容易使用
4. 流程自动化：将手动操作转化为自动化流程，提高效率和一致性

应用场景

工具节点适用于各种场景，包括但不限于：

1. 信息查询：调用搜索工具获取实时信息或专业知识
2. 数据处理：使用数据转换工具处理和格式化工作流数据
3. 自动化操作：触发自动化任务，如发送通知或创建日程
4. 智能助手增强：为聊天机器人添加实用工具能力，如天气查询或文本翻译

节点参数说明

输入参数说明

工具节点的输入参数主要分为两类：调用模式设置和工具参数配置。

参数名称	说明	是否必填	默认值
调用模式	选择工具调用方式，包括[大模型调用]和[参数调用]	是	大模型调用
选择工具	选择要使用的工具名称	是	无
模型	使用[大模型调用]时，选择要使用的模型	是	GPT-4o
提示词	使用提示词引导大模型，确保准确使用，支持使用@引用变量	否	无

输出说明

工具节点执行后，会输出以下内容：

输出名称	说明	示例
输出文本	工具执行的结果文本	"当前北京天气：晴，25°C"
执行状态	工具执行的状态，成功或失败	"success"
错误信息	执行失败时，包含错误详情	"API 调用超时"

使用说明

基本配置步骤

1. 添加工具节点
   1. 从节点面板拖拽"工具"节点到工作流画布
   2. 将节点与工作流中的其他节点连接
2. 选择调用模式
   1. 在节点配置面板中选择"大模型调用"或"参数调用"
   2. 大模型调用：适合通过自然语言描述使用工具
   3. 参数调用：适合通过直接参数配置使用工具
3. 配置参数
   1. 点击"添加"按钮添加工具所需的参数
   2. 填写参数名称，设置是否必填
   3. 选择适当的表达式类型（如文本、数字等）
   4. 填写参数值或表达式
4. 设置嵌套参数（如需）
   1. 对于复杂工具，点击参数旁的"+"按钮添加子参数
   2. 以同样方式配置子参数
5. 配置输出
   1. 在"输出"部分选择输出格式（默认为文本）
   2. 根据需要启用或禁用特定输出项

高级技巧

1. 使用变量引用
   1. 勾选"使用@flow 变量"选项，可使用@符号引用工作流中的变量
   2. 例如：在参数值中输入"@user_question"使用工作流中的"user_question"变量值
2. 动态参数计算
   1. 可以在表达式中使用简单计算公式
   2. 例如："NaN"将自动计算 count 变量值加 1 的结果
3. 在条件判断中使用工具结果
   1. 工具节点的输出可作为条件分支节点的输入
   2. 可根据工具执行结果选择不同的处理分支

注意事项

参数配置注意

1. 参数命名规范

   1. 参数名应简洁明了，反映参数用途
   2. 避免空格和特殊字符，建议使用英文字母、数字和下划线
   3. 尽量使用描述性名称，如"search_query"而非简单的"q"

2. 参数值类型

   1. 确保参数值类型与工具预期一致（如数字、布尔值、文本等）
   2. 对于数组或对象类型，注意 JSON 格式正确
   3. 日期时间类型注意格式要求（如 ISO8601）

3. 必填参数处理

   1. 确保所有必填参数都有合适的值
   2. 使用变量引用时，确保变量在执行时一定有值
   3. 考虑为关键参数添加默认值或回退选项

错误处理

1. 常见错误类型

   1. 参数错误：参数格式不正确或缺少必填参数
   2. 调用限制：API 调用频率超过限制
   3. 连接错误：网络问题导致调用失败

2. 解决方案

   1. 使用条件分支节点检查工具执行状态
   2. 为关键操作设计回退方案
   3. 添加重试逻辑处理临时性错误

常见问题

问题 1：如何选择合适的调用模式？

解决方案：选择取决于您的需求和背景：

• 大模型调用：适合不熟悉技术细节的用户，可通过自然语言描述任务
• 参数调用：适合需要精确控制的场景，参数设置更直接和可控

问题 2：工具执行结果与预期不符怎么办？

解决方案：检查以下几点：

• 参数值是否正确填写，特别是格式和数据类型
• 大模型调用时，提示词是否足够明确和具体
• 工具本身是否有功能限制或特殊要求
• 使用变量引用时，变量值是否符合预期

问题 3：如何处理需要认证的工具？

解决方案：根据工具的认证要求：

• 使用专门的认证参数字段（如 api_key, token 等）
• 对于 OAuth 认证，可能需要先获取访问令牌再使用
• 注意保护敏感认证信息，避免直接硬编码在工作流中

常见配对节点

节点类型	配对原因
条件分支节点	根据工具执行结果判断后续流程
大模型调用节点	使用工具结果作为上下文进行回答
消息回复节点	将工具查询结果直接展示给用户
变量保存节点	保存工具返回的重要信息供后续节点使用
代码执行节点	进一步处理和转换工具返回的数据