Day 20 / 共 20 天 · 端到端改造添加一个本地工具:从
添加一个本地工具:从 app/tool/file_operators.py 读出一段工作流
以现有文件工具为模板完成最小扩展。。今天不追求把每行代码翻译成中文;目标是建立可验证的因果链:谁调用它、它如何处理输入、状态留下在哪里、它下一步交给谁。
📍 20 天路线 · D01-D03 从命令行到 Agent → D04-D07 ReAct 工作循环 → D08-D11 工具系统 → D12-D14 规划与专项能力 → D15-D17 外部执行与 MCP → D18-D20 端到端改造
D18 内置 MCP Server→D19 LLM 调用封装→D20 添加一个本地工具
💡 今日类比给工具柜增加一件新工具。先用这个类比理解职责,再回到真实路径 app/tool/file_operators.py 校正它;类比帮你记住结构,源码负责告诉你边界。
L01
先问问题 · 添加一个本地工具
🤔 问题为什么今天不是直接背
app/tool/file_operators.py 的所有实现?因为它只是 OpenManus 这条链路中的一个站点。先定位它接收什么、产出什么,细节才不会变成孤岛。L02
找到入口 · 添加一个本地工具
💡 本质从 app/tool/file_operators.py 打开后,先看导入、公开类或函数和构造参数。它们像岗位说明书:告诉你这个模块需要哪些前置条件,也暴露它依赖的邻居。
app/tool/file_operators.py今天的主焦点:先观察命名、导入与主要入口。调用方用编辑器的引用跳转,确认谁把数据送进来。下游沿返回值、await、事件或方法调用找到它交棒的位置。L03
跟数据走 · 添加一个本地工具
👶 大白话把输入写成一句话:任务从
app/llm.py 或调用方来到这里,被转换、校验或包装后,再交给下一站。源码阅读最可靠的导航不是文件树,而是参数、返回值和事件。动画心智图:先追一条数据的去向,再扩展到异常分支。
L04
看协作边界 · 添加一个本地工具
🤔 问题今天的焦点属于「添加一个本地工具」。把它当作 给工具柜增加一件新工具:它不必独自做完所有事,而是把专业工作交给模型、工具、存储或下一位对象。
L05
辨析取舍 · 添加一个本地工具
💡 本质当逻辑被拆到多个对象时,初看要跳很多文件;换来的好处是可替换、可测试和可观测。遇到抽象层先不要嫌绕,问它隔离了哪一种变化:模型、工具、状态还是流程。
Q&A
Q:看不懂某个函数要停多久?
A:先记下输入、输出、调用位置,跳过内部细节;等主链路第二次经过它时再回来。源码学习不是一次读完,是不断缩小未知区域。
L06
动手复盘 · 添加一个本地工具
👶 大白话用命令确认
app/tool/file_operators.py 的真实存在和周边文件,再回到本页画三格图:输入 → 添加一个本地工具 → 输出。明天会从 20 天知识地图 接着走,今天留下的问题正好成为明天的入口。# AI_WORK 中的真实项目根目录
cd /Users/bitmart/work/codes/github/AI_WORK/OpenManus
# 先确认本课焦点存在;路径都相对项目根目录
ls app/tool/file_operators.py
常见卡点AI_WORK 的仓库版本可能与文章调研时不同。如果路径改名,先在项目根目录使用
rg --files | rg "关键词" 查找,而不是把绝对路径复制进笔记。