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HY Memory Agent Tools
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通用的 LLM "工具"机制（OpenAI function-calling 风格）。当前 SDK 内部已不再
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使用此机制做用户基础画像更新（由 extractor prompt + JSON `basic_info` 字段
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直接表达，避免弱模型乱填）。本模块保留供未来其他 agent 场景使用。
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核心组件：
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- ToolDefinition: tool 的 schema 描述（OpenAI function calling 风格）
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- ToolCall: LLM 发起的一次 tool 调用请求
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- ToolResult: dispatcher 执行后的结果
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- ToolHandler: tool 的执行逻辑（抽象接口）
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- ToolRegistry: tool 注册表 + dispatcher
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使用方式（自定义场景）::
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from .tools import ToolRegistry, ToolHandler, ToolDefinition, ToolResult
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class MyTool(ToolHandler):
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def definition(self) -> ToolDefinition:
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return ToolDefinition(name="my_tool", description="...", parameters={...})
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async def execute(self, arguments, context) -> ToolResult:
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return ToolResult(success=True, data={...})
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registry = ToolRegistry()
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registry.register(MyTool())
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# 传给 LLM
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tool_schemas = registry.openai_schemas()
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# LLM 返回 tool_calls 后
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for call in tool_calls:
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result = await registry.dispatch(call, context={...})
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from .base import (
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ToolDefinition,
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ToolCall,
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ToolResult,
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ToolHandler,
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ToolRegistry,
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)
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__all__ = [
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"ToolDefinition",
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"ToolCall",
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"ToolResult",
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"ToolHandler",
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"ToolRegistry",
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]
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