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https://github.com/trustgraph-ai/trustgraph.git
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Structure the tech specs directory (#836)
Tech spec some subdirectories for different languages
This commit is contained in:
cybermaggedon
GitHub
parent
48da6c5f8b
commit
e7efb673ef
423 changed files with 0 additions and 0 deletions
479
docs/tech-specs/hi/tool-services.hi.md
Normal file
479
docs/tech-specs/hi/tool-services.hi.md
Normal file
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@ -0,0 +1,479 @@
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layout: default
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title: "टूल सेवाएं: गतिशील रूप से प्लगेबल एजेंट टूल"
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parent: "Hindi (Beta)"
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# टूल सेवाएं: गतिशील रूप से प्लगेबल एजेंट टूल
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||||
> **Beta Translation:** This document was translated via Machine Learning and as such may not be 100% accurate. All non-English languages are currently classified as Beta.
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## स्थिति
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कार्यान्वित
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## अवलोकन
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यह विनिर्देश "टूल सेवाओं" नामक गतिशील रूप से प्लगेबल एजेंट टूल के लिए एक तंत्र को परिभाषित करता है। मौजूदा अंतर्निहित टूल प्रकारों (`KnowledgeQueryImpl`, `McpToolImpl`, आदि) के विपरीत, टूल सेवाएं नए टूल को इस प्रकार पेश करने की अनुमति देती हैं:
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1. एक नई पल्सर-आधारित सेवा को तैनात करना
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2. एक कॉन्फ़िगरेशन विवरण जोड़ना जो एजेंट को बताता है कि इसे कैसे कॉल करना है
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यह मुख्य एजेंट-रिएक्ट फ्रेमवर्क को संशोधित किए बिना विस्तारशीलता को सक्षम बनाता है।
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## शब्दावली
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| शब्द | परिभाषा |
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|------|------------|
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| **अंतर्निहित टूल** | `tools.py` में हार्डकोडेड कार्यान्वयन वाले मौजूदा टूल प्रकार
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| **टूल सेवा** | एक पल्सर सेवा जिसे एजेंट टूल के रूप में कॉल किया जा सकता है, जिसे एक सेवा विवरण द्वारा परिभाषित किया गया है
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||||
| **टूल** | एक कॉन्फ़िगर किया गया उदाहरण जो एक टूल सेवा को संदर्भित करता है, जो एजेंट/एलएलएम को उजागर किया जाता है
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यह एक दो-स्तरीय मॉडल है, जो एमसीपी टूल के समान है:
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||||
एमसीपी: एमसीपी सर्वर टूल इंटरफ़ेस को परिभाषित करता है → टूल कॉन्फ़िगरेशन इसका संदर्भ देता है
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टूल सेवाएं: टूल सेवा पल्सर इंटरफ़ेस को परिभाषित करती है → टूल कॉन्फ़िगरेशन इसका संदर्भ देता है
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## पृष्ठभूमि: मौजूदा टूल
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### अंतर्निहित टूल कार्यान्वयन
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टूल वर्तमान में `trustgraph-flow/trustgraph/agent/react/tools.py` में टाइप किए गए कार्यान्वयन के साथ परिभाषित किए गए हैं:
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||||
```python
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||||
class KnowledgeQueryImpl:
|
||||
async def invoke(self, question):
|
||||
client = self.context("graph-rag-request")
|
||||
return await client.rag(question, self.collection)
|
||||
```
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||||
प्रत्येक उपकरण प्रकार:
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||||
में एक हार्डकोडेड पल्सर सेवा होती है जिसे वह कॉल करता है (उदाहरण के लिए, `graph-rag-request`)
|
||||
वह क्लाइंट पर कॉल करने के लिए सटीक विधि जानता है (उदाहरण के लिए, `client.rag()`)
|
||||
इसमें कार्यान्वयन में परिभाषित टाइप किए गए तर्क होते हैं
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||||
### उपकरण पंजीकरण (service.py:105-214)
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||||
उपकरण कॉन्फ़िगरेशन से लोड किए जाते हैं जिसमें एक `type` फ़ील्ड होता है जो एक कार्यान्वयन से मेल खाता है:
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||||
```python
|
||||
if impl_id == "knowledge-query":
|
||||
impl = functools.partial(KnowledgeQueryImpl, collection=data.get("collection"))
|
||||
elif impl_id == "text-completion":
|
||||
impl = TextCompletionImpl
|
||||
# ... etc
|
||||
```
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||||
## आर्किटेक्चर
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### दो-स्तरीय मॉडल
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#### स्तर 1: टूल सर्विस डिस्क्रिप्टर
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||||
एक टूल सर्विस, पल्सर सर्विस इंटरफेस को परिभाषित करता है। यह निम्नलिखित घोषित करता है:
|
||||
अनुरोध/प्रतिक्रिया के लिए पल्सर क्यू
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||||
उन कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर जिन्हें इसका उपयोग करने वाले टूल से इसकी आवश्यकता होती है
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"id": "custom-rag",
|
||||
"request-queue": "non-persistent://tg/request/custom-rag",
|
||||
"response-queue": "non-persistent://tg/response/custom-rag",
|
||||
"config-params": [
|
||||
{"name": "collection", "required": true}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
एक उपकरण सेवा जिसे किसी भी कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर की आवश्यकता नहीं है:
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"id": "calculator",
|
||||
"request-queue": "non-persistent://tg/request/calc",
|
||||
"response-queue": "non-persistent://tg/response/calc",
|
||||
"config-params": []
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### स्तर 2: टूल विवरणिका
|
||||
|
||||
एक टूल एक टूल सेवा को संदर्भित करता है और निम्नलिखित प्रदान करता है:
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||||
कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर मान (सेवा की आवश्यकताओं को पूरा करते हुए)
|
||||
एजेंट के लिए टूल मेटाडेटा (नाम, विवरण)
|
||||
एलएलएम के लिए तर्क परिभाषाएँ
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"type": "tool-service",
|
||||
"name": "query-customers",
|
||||
"description": "Query the customer knowledge base",
|
||||
"service": "custom-rag",
|
||||
"collection": "customers",
|
||||
"arguments": [
|
||||
{
|
||||
"name": "question",
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "The question to ask about customers"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
कई उपकरण एक ही सेवा को विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन के साथ संदर्भित कर सकते हैं:
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"type": "tool-service",
|
||||
"name": "query-products",
|
||||
"description": "Query the product knowledge base",
|
||||
"service": "custom-rag",
|
||||
"collection": "products",
|
||||
"arguments": [
|
||||
{
|
||||
"name": "question",
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "The question to ask about products"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### अनुरोध प्रारूप
|
||||
|
||||
जब कोई टूल सक्रिय किया जाता है, तो टूल सेवा को भेजा गया अनुरोध में शामिल होता है:
|
||||
`user`: एजेंट अनुरोध से (मल्टी-टेनेंसी)
|
||||
`config`: टूल विवरणिका से JSON-एन्कोडेड कॉन्फ़िगरेशन मान
|
||||
`arguments`: LLM से JSON-एन्कोडेड तर्क
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"user": "alice",
|
||||
"config": "{\"collection\": \"customers\"}",
|
||||
"arguments": "{\"question\": \"What are the top customer complaints?\"}"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
टूल सर्विस इन डेटा को पार्स किए गए डिक्शनरी के रूप में `invoke` मेथड में प्राप्त करती है।
|
||||
|
||||
### सामान्य टूल सर्विस कार्यान्वयन
|
||||
|
||||
एक `ToolServiceImpl` क्लास कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर टूल सेवाओं को लागू करता है:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class ToolServiceImpl:
|
||||
def __init__(self, context, request_queue, response_queue, config_values, arguments, processor):
|
||||
self.request_queue = request_queue
|
||||
self.response_queue = response_queue
|
||||
self.config_values = config_values # e.g., {"collection": "customers"}
|
||||
# ...
|
||||
|
||||
async def invoke(self, **arguments):
|
||||
client = await self._get_or_create_client()
|
||||
response = await client.call(user, self.config_values, arguments)
|
||||
if isinstance(response, str):
|
||||
return response
|
||||
else:
|
||||
return json.dumps(response)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## डिज़ाइन निर्णय
|
||||
|
||||
### दो-स्तरीय कॉन्फ़िगरेशन मॉडल
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||||
|
||||
टूल सेवाएं एमसीपी टूल के समान एक दो-स्तरीय मॉडल का पालन करती हैं:
|
||||
|
||||
1. **टूल सेवा**: पल्सर सेवा इंटरफ़ेस को परिभाषित करती है (विषय, आवश्यक कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर)
|
||||
2. **टूल**: एक टूल सेवा को संदर्भित करता है, कॉन्फ़िगरेशन मान प्रदान करता है, एलएलएम तर्क को परिभाषित करता है
|
||||
|
||||
यह अलगाव अनुमति देता है:
|
||||
एक टूल सेवा का उपयोग विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन वाले कई टूल द्वारा किया जा सकता है
|
||||
सेवा इंटरफ़ेस और टूल कॉन्फ़िगरेशन के बीच स्पष्ट अंतर
|
||||
सेवा परिभाषाओं का पुन: उपयोग
|
||||
|
||||
### अनुरोध मैपिंग: एन्वेलप के साथ पास-थ्रू
|
||||
|
||||
एक टूल सेवा के लिए अनुरोध एक संरचित एन्वेलप होता है जिसमें शामिल हैं:
|
||||
`user`: मल्टी-टेनेंसी के लिए एजेंट अनुरोध से प्रचारित
|
||||
कॉन्फ़िगरेशन मान: टूल विवरणिका से (उदाहरण के लिए, `collection`)
|
||||
`arguments`: एलएलएम-प्रदत्त तर्क, एक डिक्ट के रूप में पास किए जाते हैं
|
||||
|
||||
एजेंट प्रबंधक एलएलएम की प्रतिक्रिया को `act.arguments` के रूप में एक डिक्ट (`agent_manager.py:117-154`) में पार्स करता है। यह डिक्ट अनुरोध एन्वेलप में शामिल है।
|
||||
|
||||
### स्कीमा हैंडलिंग: अनटाइप्ड
|
||||
|
||||
अनुरोध और प्रतिक्रियाएं अनटाइप्ड डिक्ट का उपयोग करती हैं। एजेंट स्तर पर कोई स्कीमा सत्यापन नहीं होता है - टूल सेवा अपने इनपुट को मान्य करने के लिए जिम्मेदार है। यह नई सेवाओं को परिभाषित करने के लिए अधिकतम लचीलापन प्रदान करता है।
|
||||
|
||||
### क्लाइंट इंटरफ़ेस: डायरेक्ट पल्सर टॉपिक
|
||||
|
||||
टूल सेवाएं प्रवाह कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के बिना डायरेक्ट पल्सर टॉपिक का उपयोग करती हैं। टूल-सेवा विवरणिका पूर्ण कतार नामों को निर्दिष्ट करती है:
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"id": "joke-service",
|
||||
"request-queue": "non-persistent://tg/request/joke",
|
||||
"response-queue": "non-persistent://tg/response/joke",
|
||||
"config-params": [...]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
यह सेवाओं को किसी भी नेमस्पेस में होस्ट करने की अनुमति देता है।
|
||||
|
||||
### त्रुटि प्रबंधन: मानक त्रुटि सम्मेलन
|
||||
|
||||
टूल सेवा प्रतिक्रियाएं मौजूदा स्कीमा सम्मेलन का पालन करती हैं, जिसमें एक `error` फ़ील्ड है:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
@dataclass
|
||||
class Error:
|
||||
type: str = ""
|
||||
message: str = ""
|
||||
```
|
||||
|
||||
प्रतिक्रिया संरचना:
|
||||
सफलता: `error` का मान `None` है, प्रतिक्रिया में परिणाम शामिल है
|
||||
त्रुटि: `error` को `type` और `message` के मानों के साथ भरा जाता है
|
||||
|
||||
यह मौजूदा सेवा स्कीमा में उपयोग किए गए पैटर्न से मेल खाता है (उदाहरण के लिए, `PromptResponse`, `QueryResponse`, `AgentResponse`)।
|
||||
|
||||
### अनुरोध/प्रतिक्रिया सहसंबंध
|
||||
|
||||
अनुरोधों और प्रतिक्रियाओं को पल्सर संदेश गुणों में एक `id` का उपयोग करके सहसंबंधित किया जाता है:
|
||||
|
||||
अनुरोध में गुणों में `id` शामिल है: `properties={"id": id}`
|
||||
प्रतिक्रिया(ओं) में समान `id` शामिल है: `properties={"id": id}`
|
||||
|
||||
यह पूरे कोडबेस में उपयोग किए गए मौजूदा पैटर्न का अनुसरण करता है (उदाहरण के लिए, `agent_service.py`, `llm_service.py`)।
|
||||
|
||||
### स्ट्रीमिंग समर्थन
|
||||
|
||||
टूल सेवाएं स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएं वापस कर सकती हैं:
|
||||
|
||||
समान `id` वाले कई प्रतिक्रिया संदेश
|
||||
प्रत्येक प्रतिक्रिया में `end_of_stream: bool` फ़ील्ड शामिल है
|
||||
अंतिम प्रतिक्रिया में `end_of_stream: True` है
|
||||
|
||||
यह `AgentResponse` और अन्य स्ट्रीमिंग सेवाओं में उपयोग किए गए पैटर्न से मेल खाता है।
|
||||
|
||||
### प्रतिक्रिया हैंडलिंग: स्ट्रिंग रिटर्न
|
||||
|
||||
सभी मौजूदा टूल समान पैटर्न का पालन करते हैं: **तर्कों को एक डिक्ट के रूप में प्राप्त करें, अवलोकन को एक स्ट्रिंग के रूप में वापस करें।**
|
||||
|
||||
| टूल | प्रतिक्रिया हैंडलिंग |
|
||||
|------|------------------|
|
||||
| `KnowledgeQueryImpl` | `client.rag()` को सीधे वापस करता है (स्ट्रिंग) |
|
||||
| `TextCompletionImpl` | `client.question()` को सीधे वापस करता है (स्ट्रिंग) |
|
||||
| `McpToolImpl` | एक स्ट्रिंग वापस करता है, या यदि स्ट्रिंग नहीं है तो `json.dumps(output)` |
|
||||
| `StructuredQueryImpl` | परिणाम को स्ट्रिंग में प्रारूपित करता है |
|
||||
| `PromptImpl` | `client.prompt()` को सीधे वापस करता है (स्ट्रिंग) |
|
||||
|
||||
टूल सेवाएं समान अनुबंध का पालन करती हैं:
|
||||
सेवा एक स्ट्रिंग प्रतिक्रिया (अवलोकन) वापस करती है
|
||||
यदि प्रतिक्रिया एक स्ट्रिंग नहीं है, तो इसे `json.dumps()` के माध्यम से परिवर्तित किया जाता है
|
||||
वर्णनकर्ता में किसी निष्कर्षण कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है
|
||||
|
||||
यह वर्णनकर्ता को सरल रखता है और सेवा पर एजेंट के लिए एक उपयुक्त पाठ प्रतिक्रिया वापस करने की जिम्मेदारी डालता है।
|
||||
|
||||
## कॉन्फ़िगरेशन गाइड
|
||||
|
||||
एक नई टूल सेवा जोड़ने के लिए, दो कॉन्फ़िगरेशन आइटम की आवश्यकता होती है:
|
||||
|
||||
### 1. टूल सेवा कॉन्फ़िगरेशन
|
||||
|
||||
`tool-service` कॉन्फ़िगरेशन कुंजी के अंतर्गत संग्रहीत। पल्सर कतारों और उपलब्ध कॉन्फ़िगरेशन मापदंडों को परिभाषित करता है।
|
||||
|
||||
| फ़ील्ड | आवश्यक | विवरण |
|
||||
|-------|----------|-------------|
|
||||
| `id` | हाँ | टूल सेवा के लिए अद्वितीय पहचानकर्ता |
|
||||
| `request-queue` | हाँ | अनुरोधों के लिए पूर्ण पल्सर विषय (उदाहरण के लिए, `non-persistent://tg/request/joke`) |
|
||||
| `response-queue` | हाँ | प्रतिक्रियाओं के लिए पूर्ण पल्सर विषय (उदाहरण के लिए, `non-persistent://tg/response/joke`) |
|
||||
| `config-params` | नहीं | सेवा द्वारा स्वीकार किए जाने वाले कॉन्फ़िगरेशन मापदंडों की सरणी |
|
||||
|
||||
प्रत्येक कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर में निम्नलिखित निर्दिष्ट किया जा सकता है:
|
||||
`name`: पैरामीटर नाम (आवश्यक)
|
||||
`required`: क्या पैरामीटर को टूल द्वारा प्रदान किया जाना चाहिए (डिफ़ॉल्ट: झूठा)
|
||||
|
||||
उदाहरण:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"id": "joke-service",
|
||||
"request-queue": "non-persistent://tg/request/joke",
|
||||
"response-queue": "non-persistent://tg/response/joke",
|
||||
"config-params": [
|
||||
{"name": "style", "required": false}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 2. टूल कॉन्फ़िगरेशन
|
||||
|
||||
`tool` कुंजी के अंतर्गत संग्रहीत। यह एक ऐसा टूल परिभाषित करता है जिसका उपयोग एजेंट कर सकता है।
|
||||
|
||||
| फ़ील्ड | आवश्यक | विवरण |
|
||||
|-------|----------|-------------|
|
||||
| `type` | हाँ | यह `"tool-service"` होना चाहिए |
|
||||
| `name` | हाँ | एलएलएम को प्रदर्शित होने वाला टूल नाम |
|
||||
| `description` | हाँ | टूल क्या करता है इसका विवरण (एलएलएम को दिखाया जाता है) |
|
||||
| `service` | हाँ | टूल-सर्विस का आईडी जिसे कॉल किया जाना है |
|
||||
| `arguments` | नहीं | एलएलएम के लिए तर्क परिभाषाओं का सरणी |
|
||||
| *(कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर)* | भिन्न | सेवा द्वारा परिभाषित कोई भी कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर |
|
||||
|
||||
प्रत्येक तर्क में निम्नलिखित निर्दिष्ट किया जा सकता है:
|
||||
`name`: तर्क का नाम (आवश्यक)
|
||||
`type`: डेटा प्रकार, उदाहरण के लिए, `"string"` (आवश्यक)
|
||||
`description`: एलएलएम को दिखाया जाने वाला विवरण (आवश्यक)
|
||||
|
||||
उदाहरण:
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"type": "tool-service",
|
||||
"name": "tell-joke",
|
||||
"description": "Tell a joke on a given topic",
|
||||
"service": "joke-service",
|
||||
"style": "pun",
|
||||
"arguments": [
|
||||
{
|
||||
"name": "topic",
|
||||
"type": "string",
|
||||
"description": "The topic for the joke (e.g., programming, animals, food)"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### कॉन्फ़िगरेशन लोड करना
|
||||
|
||||
कॉन्फ़िगरेशन लोड करने के लिए `tg-put-config-item` का उपयोग करें:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# Load tool-service config
|
||||
tg-put-config-item tool-service/joke-service < joke-service.json
|
||||
|
||||
# Load tool config
|
||||
tg-put-config-item tool/tell-joke < tell-joke.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
एजेंट-मैनेजर को नए कॉन्फ़िगरेशन को लागू करने के लिए पुनरारंभ किया जाना चाहिए।
|
||||
|
||||
## कार्यान्वयन विवरण
|
||||
|
||||
### स्कीमा
|
||||
|
||||
`trustgraph-base/trustgraph/schema/services/tool_service.py` में अनुरोध और प्रतिक्रिया प्रकार:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
@dataclass
|
||||
class ToolServiceRequest:
|
||||
user: str = "" # User context for multi-tenancy
|
||||
config: str = "" # JSON-encoded config values from tool descriptor
|
||||
arguments: str = "" # JSON-encoded arguments from LLM
|
||||
|
||||
@dataclass
|
||||
class ToolServiceResponse:
|
||||
error: Error | None = None
|
||||
response: str = "" # String response (the observation)
|
||||
end_of_stream: bool = False
|
||||
```
|
||||
|
||||
### सर्वर-साइड: डायनामिकटूलसर्विस
|
||||
|
||||
`trustgraph-base/trustgraph/base/dynamic_tool_service.py` में बेस क्लास:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class DynamicToolService(AsyncProcessor):
|
||||
"""Base class for implementing tool services."""
|
||||
|
||||
def __init__(self, **params):
|
||||
topic = params.get("topic", default_topic)
|
||||
# Constructs topics: non-persistent://tg/request/{topic}, non-persistent://tg/response/{topic}
|
||||
# Sets up Consumer and Producer
|
||||
|
||||
async def invoke(self, user, config, arguments):
|
||||
"""Override this method to implement the tool's logic."""
|
||||
raise NotImplementedError()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### क्लाइंट-साइड: ToolServiceImpl
|
||||
|
||||
`trustgraph-flow/trustgraph/agent/react/tools.py` में कार्यान्वयन:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
class ToolServiceImpl:
|
||||
def __init__(self, context, request_queue, response_queue, config_values, arguments, processor):
|
||||
# Uses the provided queue paths directly
|
||||
# Creates ToolServiceClient on first use
|
||||
|
||||
async def invoke(self, **arguments):
|
||||
client = await self._get_or_create_client()
|
||||
response = await client.call(user, config_values, arguments)
|
||||
return response if isinstance(response, str) else json.dumps(response)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### फ़ाइलें
|
||||
|
||||
| फ़ाइल | उद्देश्य |
|
||||
|------|---------|
|
||||
| `trustgraph-base/trustgraph/schema/services/tool_service.py` | अनुरोध/प्रतिक्रिया स्कीमा |
|
||||
| `trustgraph-base/trustgraph/base/tool_service_client.py` | सेवाओं को आमंत्रित करने के लिए क्लाइंट |
|
||||
| `trustgraph-base/trustgraph/base/dynamic_tool_service.py` | सेवा कार्यान्वयन के लिए आधार वर्ग |
|
||||
| `trustgraph-flow/trustgraph/agent/react/tools.py` | `ToolServiceImpl` वर्ग |
|
||||
| `trustgraph-flow/trustgraph/agent/react/service.py` | कॉन्फ़िगरेशन लोडिंग |
|
||||
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### उदाहरण: जोक सर्विस
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`trustgraph-flow/trustgraph/tool_service/joke/` में एक उदाहरण सेवा:
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```python
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class Processor(DynamicToolService):
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async def invoke(self, user, config, arguments):
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style = config.get("style", "pun")
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topic = arguments.get("topic", "")
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joke = pick_joke(topic, style)
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return f"Hey {user}! Here's a {style} for you:\n\n{joke}"
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```
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टूल सर्विस कॉन्फ़िगरेशन:
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```json
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{
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"id": "joke-service",
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"request-queue": "non-persistent://tg/request/joke",
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||||
"response-queue": "non-persistent://tg/response/joke",
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||||
"config-params": [{"name": "style", "required": false}]
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||||
}
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```
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टूल कॉन्फ़िगरेशन:
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```json
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{
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||||
"type": "tool-service",
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||||
"name": "tell-joke",
|
||||
"description": "Tell a joke on a given topic",
|
||||
"service": "joke-service",
|
||||
"style": "pun",
|
||||
"arguments": [
|
||||
{"name": "topic", "type": "string", "description": "The topic for the joke"}
|
||||
]
|
||||
}
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```
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### पिछली अनुकूलता (पिछड़ी संगतता)
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मौजूदा अंतर्निहित टूल प्रकार बिना किसी बदलाव के काम करना जारी रखते हैं।
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`tool-service` एक नया टूल प्रकार है जो मौजूदा प्रकारों (`knowledge-query`, `mcp-tool`, आदि) के साथ है।
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## भविष्य के विचार
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### स्व-घोषणा करने वाली सेवाएं
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एक भविष्य का सुधार सेवाओं को अपने स्वयं के विवरण प्रकाशित करने की अनुमति दे सकता है:
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सेवाएं स्टार्टअप पर एक ज्ञात `tool-descriptors` विषय पर प्रकाशित करती हैं।
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एजेंट सदस्यता लेता है और गतिशील रूप से टूल पंजीकृत करता है।
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यह वास्तविक प्लग-एंड-प्ले को कॉन्फ़िगरेशन परिवर्तनों के बिना सक्षम बनाता है।
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यह प्रारंभिक कार्यान्वयन के दायरे से बाहर है।
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## संदर्भ
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वर्तमान टूल कार्यान्वयन: `trustgraph-flow/trustgraph/agent/react/tools.py`
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टूल पंजीकरण: `trustgraph-flow/trustgraph/agent/react/service.py:105-214`
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एजेंट स्कीमा: `trustgraph-base/trustgraph/schema/services/agent.py`
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