Chapter 3: 内部工具

在上一章 AI模型 中，我们学习了 AI 模型是如何根据系统提示和输入来生成输出的。 现在，让我们来想象一下：如果我们的 AI 模型不仅能根据已有的知识生成文本，还能利用一些特殊的工具来完成更复杂的任务，那是不是会更强大呢？ 这就是本章要讨论的 “内部工具”！

想象一下，你是一位侦探。 你不仅需要记住所有的线索 (AI 模型)，还需要使用放大镜来查看微小的细节，使用数据库来搜索嫌疑人的信息，甚至可能需要使用无线电与同事联系。 这些“放大镜”、“数据库”和“无线电”就是侦探的“内部工具”。 同样，AI 模型的内部工具可以帮助它更有效地完成任务。

所以，什么是“内部工具 ”，为什么要学习它呢？

简而言之，内部工具是 AI 工具可以使用的特殊函数或 API，用来完成特定任务，例如搜索信息、执行代码或控制外部设备。 你可以把它们看作 AI 工具的“助手”，帮助它更有效地完成工作。

但是，如果内部工具的信息泄露了，就可能会让恶意用户利用 AI 工具做坏事，就像给了小偷一把万能钥匙。 因此，理解和保护内部工具至关重要。

本章我们将深入探讨内部工具的概念、作用以及如何保护它免受潜在的安全威胁。

什么是内部工具？

内部工具 是 AI 工具可以使用的特殊函数或 API，用来扩展其功能。 它们就像 AI 的“外挂”，让 AI 能够做更多的事情。

关键概念:

  • 函数 : 一段可以重复使用的代码，用来执行特定的任务。 例如： 计算平方根、翻译文本。
  • API (应用程序编程接口): 一组规则和协议，允许不同的软件系统相互通信。 例如：一个天气 API 可以让 AI 获取实时的天气信息。
  • 权限 : AI 工具使用内部工具的授权。 就像你使用某个软件需要登录一样，AI 工具也需要权限才能使用某些内部工具。

形象的比喻：

把 AI 工具想象成一位画家。 内部工具就是画家的画笔、颜料和调色板。 画家可以使用不同的画笔来画出不同的线条，使用不同的颜料来调配出不同的颜色，使用调色板来混合颜料。 内部工具可以让画家创作出更丰富多彩的画作。

为什么内部工具如此重要？

  • 扩展 AI 的能力： 内部工具可以让 AI 完成超出其自身能力范围的任务，例如搜索信息、执行代码或控制外部设备。
  • 提高 AI 的效率： 内部工具可以让 AI 更快更有效地完成任务，例如使用搜索引擎来查找信息，而不是自己从头开始搜索。
  • 增加 AI 的安全性： 合理使用和保护内部工具可以防止 AI 被恶意利用。

常见的内部工具

AI 工具可以使用各种各样的内部工具，以下是一些常见的例子：

  • 搜索引擎 : 允许 AI 搜索互联网上的信息。 例如： Google 搜索 API。
  • 代码解释器 : 允许 AI 执行代码。 例如： Python 解释器。
  • 数据库 : 允许 AI 访问和修改数据。 例如： MySQL 数据库。
  • 外部设备控制 : 允许 AI 控制外部设备，例如机器人、摄像头或传感器。

让我们来看一个简单的例子：

假设我们想让 AI 回答一个关于今天天气的问题。 AI 本身可能没有实时的天气信息，但它可以使用一个天气 API（内部工具）来获取这些信息。

这是一个简化的 Python 示例，模拟了 AI 使用天气 API 来回答问题的过程：

# 模拟天气 API
def get_weather(city):
    # 这里只是一个占位符，实际的天气 API 会返回更详细的天气信息
    # Placeholder - Actual weather API will return richer weather information
    if city == "北京":
        return "晴，25°C"
    elif city == "上海":
        return "阴，22°C"
    else:
        return "无法获取该城市的天气信息"

# 模拟 AI 模型
def ai_model(query):
    if "天气" in query:
        city = query.split("天气")[0] #假设用户提问格式是“城市+天气”
        weather = get_weather(city)
        return f"{city}的天气是：{weather}"
    else:
        return "我无法回答这个问题"

# 用户提问
user_query = "北京天气"

# 调用 AI 模型
response = ai_model(user_query)

# 打印回答
print(response) # 输出: 北京的天气是：晴，25°C

这段代码演示了 AI 模型如何使用一个模拟的天气 API 来回答关于天气的问题。

代码首先定义了一个名为 get_weather 的函数，该函数模拟了一个天气 API。 它接受一个城市名作为输入，并返回该城市的天气信息。 （这里只是一个占位符，实际的天气 API 会返回更详细的天气信息。）

然后，代码定义了一个名为 ai_model 的函数，该函数模拟了一个 AI 模型。 它接受一个用户查询作为输入，并判断查询中是否包含 “天气” 关键字。 如果包含，则从查询中提取城市名，并调用 get_weather 函数来获取该城市的天气信息。 最后，它将天气信息返回给用户。

内部工具与系统提示的关系

内部工具和系统提示是相辅相成的。 系统提示告诉 AI 模型应该如何使用内部工具，以及在什么情况下应该使用它们。 内部工具则提供了 AI 模型完成任务所需的实际功能。

例如，我们可以给 AI 模型一个系统提示 “你可以使用搜索引擎来查找信息”，然后 AI 模型就可以在需要查找信息的时候，自动调用搜索引擎这个内部工具。

如何保护内部工具？

内部工具是 AI 工具的重要组成部分，保护内部工具的安全至关重要。 以下是一些保护内部工具的建议：

  • 最小权限原则： 只给 AI 工具必要的权限来使用内部工具。
  • 访问控制： 限制对内部工具的访问，只允许授权的用户或应用程序访问。
  • 安全审计： 定期对内部工具的使用情况进行审计，及时发现异常情况。
  • 输入验证： 对 AI 工具的输入进行验证，防止恶意输入利用内部工具进行攻击。

在我们的项目中，你可能会发现包含内部工具配置的文件，例如 v0 Folder、Manus Folder 等目录下的文件。 这些文件包含了不同 AI 工具的真实内部工具配置，你需要仔细研究它们，了解它们是如何工作的，以及可能存在的安全风险。 例如，在 README.md 文件中描述了这些文件。

## 📂 **Available Files**
- **v0 Folder**  
- **Manus Folder**
- **Lovable Folder**
- **Devin Folder**
- **Replit Folder**
- **Cursor Folder**  
   - cursor ask.txt *(coming soon!)*  
   - cursor edit.txt *(coming soon!)*

通过阅读这些文件，你可以深入了解不同 AI 工具的内部工作原理，并学习如何保护内部工具免受潜在的安全威胁。

内部工具的内部实现

当 AI 模型需要使用内部工具时，通常会经历以下步骤：

用户应用程序AI 模型工具管理器内部工具发送请求请求 (包含调用工具的指令)调用工具请求 (Tool Request)执行工具 (Execute Tool)返回结果 (Return Result)返回结果 (Return Result)生成回复 (Generate Response)显示回复 (Display Response)用户应用程序AI 模型工具管理器内部工具
  1. 用户发送请求 : 用户通过应用程序向 AI 模型发送请求，例如“请查找关于 XXX 的信息”。
  2. AI 模型识别需求 : AI 模型根据系统提示和用户请求，判断需要使用哪个内部工具来完成任务。
  3. 工具管理器调用工具 : AI 模型将调用内部工具的请求发送给工具管理器。 工具管理器负责管理所有的内部工具，并根据请求调用相应的工具。
  4. 内部工具执行任务 : 内部工具执行相应的任务，例如搜索信息、执行代码或控制外部设备，并将结果返回给工具管理器。
  5. 工具管理器返回结果 : 工具管理器将内部工具的执行结果返回给 AI 模型。
  6. AI 模型生成回复 : AI 模型根据内部工具的执行结果，生成最终的回复，并通过应用程序返回给用户。

例如，在 v0 Folder 中，你可能会找到一些关于工具管理器的配置文件。 这些文件描述了工具管理器如何管理和调用不同的内部工具，以及如何控制内部工具的访问权限。

假设 v0 Folder 下有一个名为 tool_manager.py 的文件，其中包含以下代码：

# 模拟工具管理器
class ToolManager:
    def __init__(self):
        self.tools = {}  # 存储可用的工具

    def register_tool(self, name, tool):
        self.tools[name] = tool #注册新工具

    def execute_tool(self, name, *args):
        if name in self.tools:
            return self.tools[name](*args) #执行工具
        else:
            return "工具不存在"  # Tool does not exist

# 模拟一个简单的搜索引擎工具
def search_internet(query):
    # Placeholder - Actual search engine would perform a real search
    return f"找到了关于 {query} 的信息"

# 创建工具管理器实例
tool_manager = ToolManager()
# 注册搜索引擎工具
tool_manager.register_tool("搜索引擎", search_internet)

# 示例：AI 模型调用搜索引擎工具
query = "猫咪的生活习性"
result = tool_manager.execute_tool("搜索引擎", query)
print(result) # 输出：找到了关于 猫咪的生活习性 的信息

这段代码演示了一个简单的工具管理器的实现。

ToolManager 类负责管理和调用内部工具。 register_tool 方法用于注册新的工具， execute_tool 方法用于执行指定的工具。

search_internet 函数模拟了一个简单的搜索引擎工具。 它接受一个查询作为输入，并返回一个包含查询结果的字符串。 (这里只是一个占位符，实际的搜索引擎会执行真正的搜索。)

最后，代码创建了一个 ToolManager 实例，并注册了 search_internet 工具。 然后，它演示了如何使用 execute_tool 方法来调用搜索引擎工具，并获取查询结果。

总结

在本章中，我们学习了内部工具 的概念、作用以及如何保护它免受潜在的安全威胁。 我们了解了内部工具是 AI 工具可以使用的特殊函数或 API，用来扩展其功能。 我们还通过一些简单的例子，演示了 AI 模型如何使用内部工具来完成任务。

在下一章中，我们将学习 漏洞扫描， 了解如何扫描 AI 工具中的安全漏洞。 让我们继续深入探索 AI 的世界！