这里我们以 GoogleSearch 为例，介绍如何快速接入一个工具。
1. 准备工具供应商 yaml
这个 yaml 将包含工具供应商的信息，包括供应商名称、图标、作者等详细信息，以帮助前端灵活展示。
我们需要在 core/tools/provider/builtin下创建一个google模块（文件夹），并创建google.yaml，名称必须与模块名称一致。
后续，我们关于这个工具的所有操作都将在这个模块下进行。
identity: # 工具供应商的基本信息
author: Dify # 作者
name: google # 名称，唯一，不允许和其他供应商重名
label: # 标签，用于前端展示
en_US: Google # 英文标签
zh_Hans: Google # 中文标签
description: # 描述，用于前端展示
en_US: Google # 英文描述
zh_Hans: Google # 中文描述
icon: icon.svg # 图标，需要放置在当前模块的_assets文件夹下
identity 字段是必须的，它包含了工具供应商的基本信息，包括作者、名称、标签、描述、图标等
2. 准备供应商凭据
Google 作为一个第三方工具，使用了 SerpApi 提供的 API，而 SerpApi 需要一个 API Key 才能使用，那么就意味着这个工具需要一个凭据才可以使用，而像wikipedia这样的工具，就不需要填写凭据字段，可以参考这里：api/core/tools/provider/builtin/wikipedia/wikipedia.yaml
identity:
author: Dify
name: wikipedia
label:
en_US: Wikipedia
zh_Hans: 维基百科
pt_BR: Wikipedia
description:
en_US: Wikipedia is a free online encyclopedia, created and edited by volunteers around the world.
zh_Hans: 维基百科是一个由全世界的志愿者创建和编辑的免费在线百科全书。
pt_BR: Wikipedia is a free online encyclopedia, created and edited by volunteers around the world.
icon: icon.svg
credentials_for_provider:
配置好凭据字段后效果如下：
identity:
author: Dify
name: google
label:
en_US: Google
zh_Hans: Google
description:
en_US: Google
zh_Hans: Google
icon: icon.svg
credentials_for_provider: # 凭据字段
serpapi_api_key: # 凭据字段名称
type: secret-input # 凭据字段类型
required: true # 是否必填
label: # 凭据字段标签
en_US: SerpApi API key # 英文标签
zh_Hans: SerpApi API key # 中文标签
placeholder: # 凭据字段占位符
en_US: Please input your SerpApi API key # 英文占位符
zh_Hans: 请输入你的 SerpApi API key # 中文占位符
help: # 凭据字段帮助文本
en_US: Get your SerpApi API key from SerpApi # 英文帮助文本
zh_Hans: 从 SerpApi 获取您的 SerpApi API key # 中文帮助文本
url: https://serpapi.com/manage-api-key # 凭据字段帮助链接
type：凭据字段类型，目前支持secret-input、text-input、select 三种类型，分别对应密码输入框、文本输入框、下拉框，如果为secret-input，则会在前端隐藏输入内容，并且后端会对输入内容进行加密。
3. 准备工具 yaml
一个供应商底下可以有多个工具，每个工具都需要一个 yaml 文件来描述，这个文件包含了工具的基本信息、参数、输出等。
仍然以 GoogleSearch 为例，我们需要在google模块下创建一个tools模块，并创建tools/google_search.yaml，内容如下。
identity: # 工具的基本信息
name: google_search # 工具名称，唯一，不允许和其他工具重名
author: Dify # 作者
label: # 标签，用于前端展示
en_US: GoogleSearch # 英文标签
zh_Hans: 谷歌搜索 # 中文标签
description: # 描述，用于前端展示
human: # 用于前端展示的介绍，支持多语言
en_US: A tool for performing a Google SERP search and extracting snippets and webpages.Input should be a search query.
zh_Hans: 一个用于执行 Google SERP 搜索并提取片段和网页的工具。输入应该是一个搜索查询。
llm: A tool for performing a Google SERP search and extracting snippets and webpages.Input should be a search query. # 传递给 LLM 的介绍，为了使得LLM更好理解这个工具，我们建议在这里写上关于这个工具尽可能详细的信息，让 LLM 能够理解并使用这个工具
parameters: # 参数列表
- name: query # 参数名称
type: string # 参数类型
required: true # 是否必填
label: # 参数标签
en_US: Query string # 英文标签
zh_Hans: 查询语句 # 中文标签
human_description: # 用于前端展示的介绍，支持多语言
en_US: used for searching
zh_Hans: 用于搜索网页内容
llm_description: key words for searching # 传递给LLM的介绍，同上，为了使得LLM更好理解这个参数，我们建议在这里写上关于这个参数尽可能详细的信息，让LLM能够理解这个参数
form: llm # 表单类型，llm表示这个参数需要由Agent自行推理出来，前端将不会展示这个参数
- name: result_type
type: select # 参数类型
required: true
options: # 下拉框选项
- value: text
label:
en_US: text
zh_Hans: 文本
- value: link
label:
en_US: link
zh_Hans: 链接
default: link
label:
en_US: Result type
zh_Hans: 结果类型
human_description:
en_US: used for selecting the result type, text or link
zh_Hans: 用于选择结果类型，使用文本还是链接进行展示
form: form # 表单类型，form表示这个参数需要由用户在对话开始前在前端填写
identity 字段是必须的，它包含了工具的基本信息，包括名称、作者、标签、描述等parameters 参数列表
name 参数名称，唯一，不允许和其他参数重名type 参数类型，目前支持string、number、boolean、select 四种类型，分别对应字符串、数字、布尔值、下拉框required 是否必填
- 在
llm模式下，如果参数为必填，则会要求 Agent 必须要推理出这个参数
- 在
form模式下，如果参数为必填，则会要求用户在对话开始前在前端填写这个参数
options 参数选项
- 在
llm模式下，Dify 会将所有选项传递给 LLM，LLM 可以根据这些选项进行推理
- 在
form模式下，type为select时，前端会展示这些选项
default 默认值label 参数标签，用于前端展示human_description 用于前端展示的介绍，支持多语言llm_description 传递给 LLM 的介绍，为了使得 LLM 更好理解这个参数，我们建议在这里写上关于这个参数尽可能详细的信息，让 LLM 能够理解这个参数form 表单类型，目前支持llm、form两种类型，分别对应 Agent 自行推理和前端填写
4. 准备工具代码
当完成工具的配置以后，我们就可以开始编写工具代码了，主要用于实现工具的逻辑。
在google/tools模块下创建google_search.py，内容如下。
from core.tools.tool.builtin_tool import BuiltinTool
from core.tools.entities.tool_entities import ToolInvokeMessage
from typing import Any, Dict, List, Union
class GoogleSearchTool(BuiltinTool):
def _invoke(self,
user_id: str,
tool_Parameters: Dict[str, Any],
) -> Union[ToolInvokeMessage, List[ToolInvokeMessage]]:
"""
invoke tools
"""
query = tool_Parameters['query']
result_type = tool_Parameters['result_type']
api_key = self.runtime.credentials['serpapi_api_key']
# TODO: search with serpapi
result = SerpAPI(api_key).run(query, result_type=result_type)
if result_type == 'text':
return self.create_text_message(text=result)
return self.create_link_message(link=result)
工具的整体逻辑都在_invoke方法中，这个方法接收两个参数：user_id和tool_Parameters，分别表示用户 ID 和工具参数
返回数据
在工具返回时，你可以选择返回一个消息或者多个消息，这里我们返回一个消息，使用create_text_message和create_link_message可以创建一个文本消息或者一个链接消息。
5. 准备供应商代码
最后，我们需要在供应商模块下创建一个供应商类，用于实现供应商的凭据验证逻辑，如果凭据验证失败，将会抛出ToolProviderCredentialValidationError异常。
在google模块下创建google.py，内容如下。
from core.tools.entities.tool_entities import ToolInvokeMessage, ToolProviderType
from core.tools.tool.tool import Tool
from core.tools.provider.builtin_tool_provider import BuiltinToolProviderController
from core.tools.errors import ToolProviderCredentialValidationError
from core.tools.provider.builtin.google.tools.google_search import GoogleSearchTool
from typing import Any, Dict
class GoogleProvider(BuiltinToolProviderController):
def _validate_credentials(self, credentials: Dict[str, Any]) -> None:
try:
# 1. 此处需要使用 GoogleSearchTool()实例化一个 GoogleSearchTool，它会自动加载 GoogleSearchTool 的 yaml 配置，但是此时它内部没有凭据信息
# 2. 随后需要使用 fork_tool_runtime 方法，将当前的凭据信息传递给 GoogleSearchTool
# 3. 最后 invoke 即可，参数需要根据 GoogleSearchTool 的 yaml 中配置的参数规则进行传递
GoogleSearchTool().fork_tool_runtime(
meta={
"credentials": credentials,
}
).invoke(
user_id='',
tool_Parameters={
"query": "test",
"result_type": "link"
},
)
except Exception as e:
raise ToolProviderCredentialValidationError(str(e))
当上述步骤完成以后，我们就可以在前端看到这个工具了，并且可以在 Agent 中使用这个工具。
当然，因为 google_search 需要一个凭据，在使用之前，还需要在前端配置它的凭据。
