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title: "工具"
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description: "连接外部服务和 API"
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icon: "wrench"
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<Note> ⚠️ 本文档由 AI 自动翻译。如有任何不准确之处，请参考[英文原版](/en/use-dify/nodes/tools)。</Note>
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将 [Dify 工具](/zh/use-dify/workspace/tools)作为独立节点添加到你的工作流中。
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这让你的工作流能够与外部服务和 API 交互，以访问实时数据并执行操作，如网页搜索、数据库查询或内容处理。
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## 添加和配置节点
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1. 在画布上，点击**添加节点** > **工具**，然后从可用工具中选择一个操作。
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2. 可选：如果工具需要身份认证，选择一个已有凭据或创建新凭据。
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<Info>
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要更改默认凭据，请前往**工具**或**插件**。
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</Info>
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3. 完成其他必需的工具设置。
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## 准备工具输入
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工具可能要求特定格式的输入，而这些格式不一定与你的上游节点输出完全匹配。你可能需要重新格式化数据、提取特定信息或组合多个节点的输出。
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无需手动添加中间节点或修改上游输出，你可以**在需要的地方直接准备输入**。
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有两种方式可用：
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| 方式 | 适用场景 | 工作原理 |
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|:---------|:---------|:-------------------|
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| **组装变量** | 数据在上游输出中直接可用且结构清晰，但需要格式转换、提取或组合 |<ol><li>你描述需求。</li><li>系统自动创建一个内部**代码**节点来处理转换。</li></ol>|
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| **从 LLM 的对话历史中提取** | 数据隐藏在 LLM 的对话历史中，需要 LLM 来解读和提取 | <ol><li>你描述需求。</li><li>系统自动创建一个内部 **LLM** 节点来读取所选 Agent 或 LLM 节点的对话历史并提取所需数据。</li></ol>|
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### 组装变量
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<Frame caption=""><img src="/images/assemble_variables.png" alt="组装变量"/></Frame>
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当数据存在于清晰、结构化的上游输出中但需要转换时使用——例如提取子字符串、组合多个输出或更改数据类型。
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<Accordion title="示例：组合多个节点的输出">
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三个上游 LLM 节点各自生成了一段产品描述。下游工具需要一个包含所有描述的单一数组。
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选择**组装变量**并描述："组合 LLM1、LLM2 和 LLM3 的文本输出。"
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系统生成的代码会将输出合并为工具期望的数组格式。
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</Accordion>
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<Note>
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在组装变量之前，请先运行相关的上游节点以使其输出数据可用。
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</Note>
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1. 在任何接受变量的工具输入字段中，输入 `/` 并从下拉菜单中选择**组装变量**。
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2. 用自然语言描述你的需求，AI 会生成转换数据的代码。生成的代码会自动适配输入字段期望的格式。
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3. 点击**运行**测试代码。这会打开内部代码节点并使用可用的上游数据运行。
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4. 检查代码节点的输出，验证是否符合预期：
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- 如果结果正确，直接退出即可。代码会自动保存和应用。
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- 如果不正确，点击代码字段中的代码生成器图标继续用 AI 优化，或直接编辑代码。
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<Frame caption="代码生成器图标">
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<img src="/images/code_generator_icon.png" alt="代码生成器图标"/>
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</Frame>
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<Info>
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之后如需重新打开**组装变量**界面：
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1. 点击已组装变量旁的**查看内部**。
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2. 选择内部代码节点。
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3. 点击代码生成器图标。
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</Info>
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### 从 LLM 的对话历史中提取
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<Frame caption=""><img src="/images/extract_from_llm_chat_history.png" alt="从 LLM 的对话历史中提取"/></Frame>
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当你需要的信息隐藏在 LLM 的对话历史（即执行过程中产生的用户、助手和工具消息）中时使用。你可以通过 LLM 的 `context` 输出变量查看其对话历史。
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<Accordion title="示例：从混合输出中提取代码">
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上游 LLM 节点生成了代码，但其输出包含自然语言的解释和注释。下游的代码解释器工具需要纯净的、可执行的代码。
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无需修改上游 LLM 让它只输出代码，而是在代码解释器的输入字段中 `@` 该 LLM 节点并描述："仅输出可执行的代码。"
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系统将创建一个内部 LLM 节点，自动添加所选 LLM 节点的对话历史，并以代码解释器期望的格式提取代码。
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</Accordion>
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<Note>
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在从对话历史中提取之前，请先运行相关的上游 Agent 或 LLM 节点以使其 `context` 数据可用。
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</Note>
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1. 在任何接受变量的输入字段中，输入 `@` 并选择一个上游 Agent 或 LLM 节点。
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2. 描述你想从其对话历史中提取的内容。
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3. 点击**查看内部**并测试运行内部 LLM 节点。该节点自动导入上游节点的对话历史，并使用结构化输出来匹配所需格式。
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4. 检查输出并根据需要优化。
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