Tool Runtime

在 LangGraph 中使用 ToolNode 执行工具时，通过 InjectedState 注解访问当前 graph state 中的字段，如 task_plan、task_index 等。

ToolNode 是执行工具的标准方式，它自动将当前 state 注入到工具函数中。工具函数签名添加 state: Annotated[AibotState, InjectedState] 参数即可读取 state（只读），不会暴露给 LLM。

from typing_extensions import Annotated
from langgraph.prebuilt import ToolNode, InjectedState
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import ToolMessage
from typing import Sequence
from langchain_core.messages import BaseMessage

# 示例工具：访问 state 中的 task_plan 和 task_index
@tool
def my_tool(
    query: str,
    state: Annotated[AibotState, InjectedState]  # 注入当前 state，只读
) -> str:
    """示例工具，需要访问 state 中的 task_plan 和 task_index"""
    # 直接访问 state 字段
    current_index = state["task_index"]
    plan = state["task_plan"]
    task = plan.get(current_index, "No task")
    
    return f"Processed '{query}' for task {current_index}: {task}"

# 在 graph_builder 中添加工具节点
tools = [my_tool]  # 你的工具列表
tool_node = ToolNode(tools)  # 自动注入 state

graph_builder.add_node(NodeName.EXECUTOR, tool_node)  # 或你的工具节点名

关键点：

• InjectedState 确保 state 参数不暴露在工具 schema 中，LLM 只看到 query
• ToolNode(tools) 自动处理工具调用、并行执行、错误处理
• 在 executor_node 中使用 tool_node，LLM 通过 bind_tools(tools) 看到工具描述
• 读取 state 是只读的；要更新 state，返回 Command(update={"field": value})

工具get_sandbox_status只看到['messages']是因为create_agent默认使用标准AgentState，它只包含messages字段，而忽略了自定义AibotState。

create_agent需要显式指定state_schema=AibotState才能让代理和工具访问完整自定义state，包括user_question、token_usage等字段。