Bee-Agent框架中天气查询工具的设计优化实践

背景与问题分析

在开发基于LLM的智能体框架时，工具接口的设计直接影响着大语言模型的使用效果。Bee-Agent框架中的OpenMeteo天气查询工具在实际使用中暴露了几个典型问题：

1. 语义不直观：工具命名与功能不匹配，导致LLM误用
2. 响应冗余：返回过多元数据消耗宝贵token资源
3. 数据粒度问题：同时返回小时级和天级预报数据导致上下文窗口压力
4. 参数设计缺陷：坐标输入格式可能引发模型解析错误

优化方案详解

工具抽象层设计

核心思路是将具体服务实现与LLM调用接口解耦。建议采用三层架构：

• 抽象接口层：定义标准的天气查询语义（如GetWeatherForecast）
• 适配器层：将抽象接口转换为具体服务API（如OpenMeteo）
• 服务实现层：实际调用第三方天气服务

响应精简策略

移除以下非必要元数据字段：

• 地理坐标信息（可通过其他工具获取）
• 服务端处理时间
• UTC偏移量等时区信息 保留核心天气数据字段，采用紧凑的JSON结构。

数据粒度控制

引入配置化参数控制数据返回粒度：

interface ForecastOptions {
  hourly?: boolean;  // 小时级预报
  daily?: boolean;   // 天级预报
  current?: boolean; // 实时数据
}

开发者可根据模型上下文窗口大小灵活配置。

输入参数优化

针对坐标输入问题提供多种格式支持：

1. 十进制格式（41.40338, 2.17403）
2. 度分秒格式（41°24'12.2"N 2°10'26.5"E）
3. 混合格式（41 24.2028, 2 10.4418）

实施建议

1. 渐进式迁移：保持现有工具兼容性，逐步过渡到新接口
2. 模型适配：为不同规模LLM提供预设配置模板
3. 错误处理：完善坐标转换失败的fallback机制
4. 性能监控：添加token消耗统计功能

最佳实践示例

对于8B参数模型推荐配置：

{
  hourly: false,
  daily: true,
  current: true,
  fields: ['temperature', 'precipitation']
}

这种配置可在保证基本功能的前提下，将单次响应控制在200token以内。

总结

工具接口设计是LLM应用开发中的关键环节。通过本次优化，Bee-Agent框架的天气查询工具实现了：

• 更清晰的语义接口
• 更高的token使用效率
• 更好的模型兼容性
• 更强的可扩展性

这种设计思路也可推广到其他工具类开发中，为构建高效的LLM应用提供参考。