Inspect 工具基础：把 Python 函数登记成模型能调用的工具

工具基础

概述

现在许多模型都能调用客户端的 Python 函数，从而扩大自己能做的事。这样你就可以给模型配上一套自己的自定义工具，让它完成更多种类的任务。工具（tool）是模型可以请求调用的函数，参数由模型给出，真正执行仍由评测程序完成。

Inspect 原生支持把 Python 函数登记成工具，并提供给支持工具调用的模型。Inspect 也自带若干标准工具，用于代码执行、文本编辑、电脑操作、网页搜索和网页浏览。

注意：工具与 Agent

工具的一种用法，是放进智能体支架（agent scaffold，包住模型、在多轮交互里追求一个目标的外层程序）里跑。支架用模型帮忙决定用哪个工具、何时用，并编排对模型的调用去使用这些工具。更完整的说明见 Agents。

标准工具

Inspect 有用于计算和智能体规划的内置工具。计算类工具包括：

• Web Search：用搜索提供方（可以是模型内置的，也可以是外部的）执行网页搜索并做摘要。
• Bash and Python：执行任意 shell 和 Python 代码（需要沙箱）。沙箱（sandbox）是隔离执行模型生成代码的环境。
• Bash Session：创建一个有状态的 bash shell，模型多次调用之间保留状态（需要沙箱）。
• Text Editor：查看、创建和编辑文本文件（需要沙箱）。
• Computer：给模型一台通过截图查看的桌面电脑，支持鼠标和键盘（需要沙箱）。
• Code Execution：给模型一个跑在模型提供方基础设施里的 Python 执行环境，而不是 Inspect 沙箱。
• Web Browser：给模型一个无头 Chromium 浏览器，支持导航、历史以及鼠标和键盘操作（需要沙箱）。已弃用：请改用 Web Search、Computer，或沙箱里的浏览器 MCP 服务。

智能体类工具包括：

• Skill：把针对特定任务的专门知识和技能说明提供给模型（需要沙箱）。
• Todo Write：帮助模型在更长程的任务里跟踪步骤和进度。
• Memory：通过一个记忆文件目录存取信息。
• Think：让模型在得出最终答案之前可以多做一步思考。
• Intervention：让模型可以向用户提问或发送通知。

如果只想用标准工具，按上面的文档链接查看即可。要自己写工具，继续往下读。

MCP 工具

Model Context Protocol 是向大语言模型提供能力的一种标准方式。MCP（Model Context Protocol）把外部能力以统一协议交给模型。已有数百个 MCP 服务，用途包括网页搜索和浏览、文件系统、数据库、git 等。

MCP 服务暴露的工具可以方便地接进 Inspect。详见 MCP Tools。

自定义工具

下面是一个把两个数相加的简单工具。用 @tool 装饰器把它登记进系统：

from inspect_ai.tool import tool

@tool
def add():
    async def execute(x: int, y: int):
        """
        Add two numbers.

        Args:
            x: First number to add.
            y: Second number to add.

        Returns:
            The sum of the two numbers.
        """
        return x + y

    return execute

注解

注意两个参数都写了类型注解：

async def execute(x: int, y: int)

文档注释里还要写每个参数的说明：

Args:
    x: First number to add.
    y: Second number to add.

类型注解和说明是工具声明的必填项，这样模型才知道该把什么类型传回工具函数，以及每个参数是干什么的。

虽然必须在文档注释里给出工具及其参数的默认说明，也可以让使用该工具的人动态改这些说明（做法见 Tool Descriptions）。

使用工具

可以在评测里把 addition() 工具传给 use_tools() 求解器来使用。求解器（solver）是评测里负责出提示、调用模型的那一段。上面登记的函数名是 add()，下面示例调用的也是 add()：

from inspect_ai import Task, task
from inspect_ai.dataset import Sample
from inspect_ai.solver import generate, use_tools
from inspect_ai.scorer import match

@task
def addition_problem():
    return Task(
        dataset=[Sample(input="What is 1 + 1?", target=["2"])],
        solver=[
            use_tools(add()), 
            generate()
        ],
        scorer=match(numeric=True),
    )

这个工具不做网络请求，也不做重计算，因此作为内联 Python 代码运行即可。如果工具要做更重的事，就要和 Inspect 的并发机制配合。网络请求应使用 httpx 的 async HTTP 调用。更重的计算应按下一节所述使用子进程。

注意：

模型使用工具时，并不是直接调用 Python 函数。模型生成的是一份带函数参数的结构化请求，然后由 Inspect 调用函数，再把结果交回模型。

更进一步的自定义工具能力，包括沙箱、错误处理和动态工具定义，见 Custom Tools。

进一步阅读

• Standard Tools 说明 Inspect 内置的代码执行、文本编辑、电脑操作、网页搜索和网页浏览工具。

• MCP Tools 说明如何接入越来越多的 Model Context Protocol 提供方。

• Custom Tools 说明更进一步的自定义工具能力，包括沙箱、错误处理和动态工具定义。

UK AI Security Institute，Tool Basics，文档页无单独发布日期（检索于 2026-10-06），https://inspect.aisi.org.uk/tools.html ，MIT License（Copyright (c) 2024 UK AI Security Institute）