MemGPT项目中工具函数的同步与异步调用问题解析

在MemGPT项目开发过程中，开发者经常需要创建自定义工具函数供AI代理调用。本文深入探讨了工具函数定义中的常见问题，特别是关于同步与异步函数的使用限制。

工具函数定义规范

MemGPT项目中的工具函数定义有几个关键规范需要遵循：

1. 无需包含self参数：与类方法不同，工具函数不需要接收self参数，直接定义函数参数即可。

2. 返回值处理：工具函数的返回值会被自动转换为字符串格式传递给LLM。建议开发者在函数内部就将返回值格式化为易读的字符串，而不是依赖Python的默认str()转换。

异步函数的限制

MemGPT当前版本对工具函数的异步(async/await)支持存在限制：

• 异步函数定义无法被正确解析和执行
• 即使函数标记为async，实际调用时也不会以异步方式运行
• 包含await表达式的函数会导致执行失败

解决方案与实践建议

对于需要使用异步API的场景，开发者可以采用以下解决方案：

1. 同步封装模式：创建同步包装函数，在内部使用异步上下文执行异步操作

import asyncio

def sync_weather_api(location):
    # 在同步函数中运行异步代码
    return asyncio.get_event_loop().run_until_complete(
        async_weather_api(location)
    )

2. 结果预处理：在工具函数内部完成所有异步操作，返回最终处理好的字符串结果

3. 返回值优化：无论使用同步还是异步方式，都应返回格式良好的字符串而非原始字典，例如：

def get_weather(location):
    data = fetch_weather_data(location)  # 同步获取数据
    return f"""
    地点: {data['location']}
    时间: {data['time']}
    温度: {data['temperature']}°C
    风速: {data['windspeed']} km/h
    天气状况: {data['weather_description']}
    """

未来改进方向

MemGPT团队正在考虑在后续版本中增加对异步工具函数的原生支持。当前限制主要源于工具执行引擎的设计，未来可能会通过以下方式改进：

1. 增强函数解析器，识别async/await语法
2. 提供异步执行上下文
3. 优化工具调用管道，支持协程

对于大多数应用场景，当前的同步函数方案已经足够。开发者只需注意将异步操作封装在同步接口内，并确保返回易于LLM理解的格式化字符串即可。