Tools 架构说明#

本文档描述当前 data_juicer_agents 的工具层架构。

1. 设计目标#

工具层是 data_juicer_agents 内部稳定的原子能力定义层。

它服务三类消费方：

  • CLI / 命令入口

  • 基于 AgentScope 的 dj-agents 会话入口

  • 未来的外部 skill 打包

核心规则是：

  • 工具定义本身保持 runtime-agnostic，且输入 / 输出必须显式

  • 上层不能依赖隐藏的 session 默认值或工具内部 fallback

  • runtime adapter 只处理传输和 schema 展示，不改变工具语义

2. 核心工具抽象#

核心抽象位于：

  • data_juicer_agents/core/tool/contracts.py

  • data_juicer_agents/core/tool/registry.py

  • data_juicer_agents/core/tool/catalog.py

定义内容包括：

  • ToolSpec

  • ToolContext

  • ToolResult

  • ToolRegistry

职责：

  • 定义工具是什么

  • 定义显式输入 / 输出 schema

  • 注册内置工具规格

  • 避免直接依赖 AgentScope、TUI、session state 或 CLI 渲染层

3. 工具组划分#

data_juicer_agents/tools/ 按工具组组织。

每个组通过 registry.py 暴露 TOOL_SPECS。

具体工具通常放在各自的子目录下，并按如下结构组织：

  • input.py：输入模型

  • logic.py：可复用实现

  • tool.py：ToolSpec 绑定

包级 __init__.py 负责导出稳定 API；部分工具组还会在 _shared/ 或同级模块中放置共享模型与校验逻辑。

tools/context#

  • 文件：

    • context/registry.py

    • context/inspect_dataset/{input.py,logic.py,tool.py}

  • 主要职责：

    • 数据集探查

    • 数据集 schema 探针

tools/retrieve#

  • 文件：

    • retrieve/registry.py

    • retrieve/retrieve_operators/{input.py,logic.py,tool.py}

    • retrieve/retrieve_operators/{backend.py,operator_registry.py,catalog.py}

  • 主要职责：

    • 主包的算子检索入口

    • 算子名称归一化

    • 已安装算子查询

tools/plan#

  • 文件：

    • plan/registry.py

    • plan/<tool_name>/{input.py,logic.py,tool.py}

    • plan/_shared/*.py

  • 主要职责：

    • 分阶段的 dataset/process/system spec 与最终 plan 模型

    • 确定性 planner core

    • plan 校验

    • 显式的 plan 组装与持久化辅助

tools/apply#

  • 文件：

    • apply/registry.py

    • apply/apply_recipe/{input.py,logic.py,tool.py}

  • 主要职责：

    • recipe 物化

    • plan 执行

    • 结构化执行结果

tools/dev#

  • 文件：

    • dev/registry.py

    • dev/develop_operator/{input.py,logic.py,tool.py,scaffold.py}

  • 主要职责：

    • 自定义算子脚手架生成

    • 可选 smoke-check

tools/files#

  • 文件：

    • files/registry.py

    • files/{view_text_file,write_text_file,insert_text_file}/...

  • 主要职责：

    • 文本文件读 / 写 / 插入

tools/process#

  • 文件：

    • process/registry.py

    • process/{execute_shell_command,execute_python_code}/...

  • 主要职责：

    • shell 执行

    • Python 代码片段执行

4. Runtime Adapter 层#

runtime 相关适配不再放在工具组内部。

AgentScope adapter#

  • data_juicer_agents/adapters/agentscope/tools.py

  • data_juicer_agents/adapters/agentscope/schema_utils.py

职责：

  • 将 ToolSpec 转成 AgentScope 所需 callable / schema

  • 统一规范 JSON schema，保持 agent 调用浅层且显式

  • 将 ToolResult 转成 AgentScope 响应

  • 统一处理参数预览截断

Session runtime / toolkit#

  • data_juicer_agents/capabilities/session/toolkit.py

  • data_juicer_agents/capabilities/session/runtime.py

职责：

  • 创建 session runtime

  • 发射工具生命周期事件，供 TUI / CLI 观察

  • 选择哪些已注册工具暴露给 DJSessionAgent

  • 让 session memory 保持为观察性状态，而不是工具语义的一部分

5. 默认 Registry 与 Session Toolkit#

内置工具注册通过：

  • data_juicer_agents/core/tool/catalog.py

该 catalog 会扫描 data_juicer_agents/tools/ 下的工具组，并加载每组的 TOOL_SPECS。当前所有内置工具组都通过 registry.py 暴露这些定义，然后交给：

  • build_default_tool_registry()

session toolkit 当前直接使用默认 registry，并按功能组优先级排序工具。它不再依赖写在 ToolSpec 里的 session tag。

6. 当前 Session 工具集合#

默认 registry 当前向 session runtime 暴露这些工具：

  • inspect_dataset

  • retrieve_operators

  • build_dataset_spec

  • build_process_spec

  • build_system_spec

  • validate_dataset_spec

  • validate_process_spec

  • validate_system_spec

  • assemble_plan

  • plan_validate

  • plan_save

  • apply_recipe

  • develop_operator

  • view_text_file

  • write_text_file

  • insert_text_file

  • execute_shell_command

  • execute_python_code

这些工具保持通用语义。session 编排必须基于上一步工具输出，显式传入下一步所需参数。

7. 边界总结#

  • core/tool/* 定义工具抽象、发现与 registry

  • tools/<group>/* 只定义原子工具

  • adapters/agentscope/* 负责 AgentScope 传输 / schema 适配

  • capabilities/session/* 以会话方式编排工具，但不改变工具语义

未来无论是 atomic CLI 还是 skill 打包，都应建立在这套内部结构之上。