如何修改LangChain中StructuredTool的args_schema以移除指定属性？

要移除StructuredTool的args_schema中的某个属性（比如示例里的attribute2），同时保留原有工具功能，你可以用以下几种方式实现：

方式一：动态生成新的Pydantic模型创建工具 #

利用Pydantic的create_model方法，基于原模型生成排除指定字段的新模型，再用这个新模型作为工具的args_schema：

from pydantic import BaseModel, create_model
from langchain.tools import StructuredTool

# 原有的参数schema
class OriginalModel(BaseModel):
    attribute1: str
    attribute2: str

# 工具核心函数（注意：如果移除了attribute2，需要给参数加默认值避免调用报错）
def my_tool_function(attribute1: str, attribute2: str = ""):
    return f"处理结果：{attribute1}, {attribute2}"

# 生成移除attribute2后的新模型
FilteredModel = create_model(
    "FilteredModel",
    **{
        field_name: (field.type_, field.default) 
        for field_name, field in OriginalModel.__fields__.items() 
        if field_name != "attribute2"
    }
)

# 创建工具时指定新的args_schema
my_tool = StructuredTool.from_function(
    func=my_tool_function,
    args_schema=FilteredModel,
    name="my_process_tool"
)

方式二：修改已创建工具的args_schema #

如果工具已经创建完成，想要动态调整其args_schema，可以直接重新生成新模型并赋值给工具的args_schema属性：

# 假设已有一个创建好的工具instance
# 生成过滤后的新模型
UpdatedModel = create_model(
    "UpdatedModel",
    **{
        field_name: (field.type_, field.default) 
        for field_name, field in my_tool.args_schema.__fields__.items() 
        if field_name != "attribute2"
    }
)

# 替换工具的args_schema
my_tool.args_schema = UpdatedModel

注意事项 #

• 工具函数的参数要和新的schema匹配：如果移除了某个必填字段，需要给函数中对应的参数设置默认值，否则调用工具时会因为参数缺失报错。
• 不要直接修改原模型的字段：原模型可能被其他工具或逻辑复用，动态生成新模型的方式更安全，不会影响其他代码。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chiquelo