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title: 工具
description: Lead Agent 是一个工具调用 Agent。工具是它与世界交互的方式：搜索网络、读写文件、运行命令、委派任务以及向用户呈现输出。
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import { Callout, Tabs } from "nextra/components";

# 工具

<Callout type="info" emoji="🔧">
  工具是 Lead Agent 可以采取的行动。DeerFlow 提供内置工具、社区集成、MCP
  工具和技能工具——全部通过 <code>config.yaml</code> 控制。
</Callout>

Lead Agent 是一个工具调用 Agent。工具是它与世界交互的方式：搜索网络、读写文件、运行命令、委派任务以及向用户呈现输出。

DeerFlow 将工具分为四类：

1. **内置工具** — 核心运行时能力，始终对 Agent 可用
2. **社区工具** — 与外部搜索、抓取和图像服务的集成
3. **MCP 工具** — 由外部 Model Context Protocol 服务器提供的工具
4. **技能工具** — 与特定技能包捆绑的工具

## 内置工具

内置工具是 Harness 的一部分，无需配置即可使用。

### task

将子任务委派给子 Agent。当任务对单个推理线程来说太宽泛，或并行工作有利时，Lead Agent 使用此工具。

```
task(agent="general-purpose", task="...", context="...")
```

参见[子 Agent](/docs/harness/subagents)页面了解子 Agent 的配置方式。

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### present_files

将输出文件作为产出物呈现给用户。Agent 在生成文件（报告、图表、代码等）后调用此工具，将其显示在对话中。

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### view_image

读取图像文件并将其内容注入到模型的上下文中进行视觉分析。仅当活跃模型具有 `supports_vision: true` 时可用。

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### clarification

在继续之前向用户提问。当模型认为没有足够信息来行动时，由 `ClarificationMiddleware` 触发。

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### setup_agent

动态配置当前 Agent 会话。在设置新自定义 Agent 的引导流程中使用。

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### update_agent

将更新持久化到当前自定义 Agent 的 `SOUL.md` 和 `config.yaml`。仅当激活了自定义 Agent（运行时上下文中存在 `agent_name`）时，才会绑定到 lead agent。当用户在 Agent 内开启 chat 并要求该 Agent 调整自身的描述、人格、技能白名单、工具组白名单或默认模型时使用——它会直接写入按用户隔离的 `{base_dir}/users/{user_id}/agents/{agent_name}/` 下的真实配置文件，下一轮对话即可生效。仅显式传入的字段会被更新；省略某个字段以保留其现有值。传入 `skills=[]` 可禁用全部技能，省略 `skills` 则保留现有白名单。

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### invoke_acp_agent

使用 [Agent Connect Protocol (ACP)](https://agentconnectprotocol.org/) 调用外部 Agent。需要在 `config.yaml` 中配置 `acp_agents:`。参见[子 Agent](/docs/harness/subagents)页面了解 ACP 配置。

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### tool_search

按名称或描述搜索工具，并按需将其加载到 Agent 上下文中。仅当 `config.yaml` 中 `tool_search.enabled: true` 时激活。当 MCP 或其他工具集暴露大量工具且你希望减少上下文使用时很有用。

## 沙箱文件工具

以下工具与沙箱文件系统交互，需要配置并激活沙箱。

| 工具          | 描述                                                       |
| ------------- | ---------------------------------------------------------- |
| `ls`          | 列出目录中的文件                                           |
| `read_file`   | 读取文件内容                                               |
| `glob`        | 查找匹配模式的文件                                         |
| `grep`        | 搜索文件内容                                               |
| `write_file`  | 向文件写入内容                                             |
| `str_replace` | 替换文件中的字符串                                         |
| `bash`        | 执行 Shell 命令（需要 `allow_host_bash: true` 或容器沙箱） |

在 `config.yaml` 的 `tools:` 下配置：

```yaml
tools:
  - use: deerflow.sandbox.tools:ls_tool
  - use: deerflow.sandbox.tools:read_file_tool
  - use: deerflow.sandbox.tools:glob_tool
  - use: deerflow.sandbox.tools:grep_tool
  - use: deerflow.sandbox.tools:write_file_tool
  - use: deerflow.sandbox.tools:str_replace_tool
  - use: deerflow.sandbox.tools:bash_tool
```

## 社区工具

社区工具将 Agent 连接到外部服务。在 `config.yaml` 的 `tools:` 下使用 `use:` 字段指定实现来配置。

### 网络搜索

<Tabs items={["DuckDuckGo（默认）", "Tavily", "Brave", "Exa", "InfoQuest", "Firecrawl", "GroundRoute"]}>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.ddg_search.tools:web_search_tool
```
无需 API Key。默认配置，适合开发和通用用途。
  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.tavily.tools:web_search_tool
    api_key: $TAVILY_API_KEY
```
高质量搜索，带结构化结果。需要 [Tavily](https://tavily.com) API Key。

安装：`cd backend && uv add 'deerflow-harness[tavily]'`

  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.brave.tools:web_search_tool
    api_key: $BRAVE_SEARCH_API_KEY
```
通过官方 [Brave Search API](https://brave.com/search/api/) 返回 Brave 独立索引的结果。需要 API Key，`max_results` 上限为 20。

无需额外依赖。

  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.exa.tools:web_search_tool
    api_key: $EXA_API_KEY
```
带神经检索的语义搜索。需要 [Exa](https://exa.ai) API Key。

安装：`cd backend && uv add 'deerflow-harness[exa]'`

  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.infoquest.tools:web_search_tool
    api_key: $INFOQUEST_API_KEY
```
InfoQuest 搜索集成。
  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.firecrawl.tools:web_search_tool
    api_key: $FIRECRAWL_API_KEY
```
Firecrawl 驱动的搜索和爬取。需要 [Firecrawl](https://firecrawl.dev) API Key。
  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.groundroute.tools:web_search_tool
    api_key: $GROUNDROUTE_API_KEY
```
GroundRoute 是一个元搜索层：一个 API 接入六个搜索引擎（Serper、Brave、Exa、Tavily、Firecrawl、Perplexity）。为每个查询路由到满足质量门槛的最低成本引擎，并在引擎故障时自动切换。定价采用收益分成模式，您可保留约一半的缓存节省。

需要 [GroundRoute](https://groundroute.ai) API Key。同时支持 `web_fetch`。

安装：`cd backend && uv add 'deerflow-harness[groundroute]'`

  </Tabs.Tab>
</Tabs>

### 网页内容抓取

<Tabs items={["Jina AI（默认）", "Exa", "GroundRoute"]}>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.jina_ai.tools:web_fetch_tool
    api_key: $JINA_API_KEY # 可选；匿名使用有速率限制
```
将网页转换为干净的 Markdown。无 API Key 也可使用，但有更严格的速率限制。
  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.exa.tools:web_fetch_tool
    api_key: $EXA_API_KEY
```
  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.groundroute.tools:web_fetch_tool
    api_key: $GROUNDROUTE_API_KEY
```
  </Tabs.Tab>
</Tabs>

### 图像搜索

<Tabs items={["DuckDuckGo（默认）", "InfoQuest", "Serper"]}>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.image_search.tools:image_search_tool
```
无需 API Key。默认配置，适合开发和通用用途。
  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.infoquest.tools:image_search_tool
    api_key: $INFOQUEST_API_KEY
```
需要 InfoQuest API Key。
  </Tabs.Tab>
  <Tabs.Tab>
```yaml
tools:
  - use: deerflow.community.serper.tools:image_search_tool
    api_key: $SERPER_API_KEY
```
通过 Serper 获取 Google 图片结果。需要 [Serper](https://serper.dev) API Key，与 Serper `web_search` 工具复用同一个 `SERPER_API_KEY`。
  </Tabs.Tab>
</Tabs>

## 工具组

工具组允许你将工具组织为命名集合，并限制自定义 Agent 可以访问哪些组：

```yaml
tool_groups:
  - name: research
    tools:
      - web_search
      - web_fetch
      - image_search
  - name: coding
    tools:
      - bash
      - read_file
      - write_file
      - str_replace
      - glob
      - grep
```

自定义 Agent 然后可以在其配置中按名称引用组，将其工具访问限制为仅相关集合。

## 工具搜索（延迟加载）

当有许多工具时（特别是来自多个 MCP 服务器），预先加载所有工具会增加上下文使用量并可能混淆模型。工具搜索功能解决了这个问题：

```yaml
tool_search:
  enabled: true
```

启用后，工具不会直接列在模型上下文中。相反，它们在运行时通过 `tool_search` 内置工具按需发现，Agent 按名称或描述搜索，匹配的工具按需加载到上下文中。

当 MCP 服务器暴露数十个工具时特别有用。

<Cards num={2}>
  <Cards.Card title="MCP 集成" href="/docs/harness/mcp" />
  <Cards.Card title="技能" href="/docs/harness/skills" />
</Cards>
