Function Calling 与 Tool Use：让模型调用你的 API

大模型本身只能「生成文本」，Function Calling（工具调用）让它能触发外部动作，这是从聊天机器人走向 Agent 的关键一步。

它解决了什么

想象一个天气助手：模型光靠训练数据无法知道「现在北京的天气」。Function Calling 让模型在需要时声明调用一个工具，由你的代码执行，再把结果交还给模型生成回答。

工作流程

Function Calling 是一个「模型 ↔ 应用」的往返循环：

1. 你告诉模型有哪些工具可用（工具定义）；
2. 模型判断需要调用某个工具，返回工具名 + 参数（JSON）；
3. 你的代码执行工具，拿到结果；
4. 把结果作为新消息发给模型；
5. 模型基于结果生成最终回答。

工具定义与调用

const tools = [{
  type: 'function',
  function: {
    name: 'get_weather',
    description: '获取指定城市的天气',
    parameters: {
      type: 'object',
      properties: {
        city: { type: 'string' }
      },
      required: ['city']
    }
  }
}];

const res = await client.chat.completions.create({
  model,
  messages,
  tools,
});
// res 可能包含 tool_calls，指明要调用 get_weather({ city: '北京' })

关键实践

• 工具描述要精确：模型靠描述理解工具用途，写清楚参数含义与返回值；
• 参数校验：模型生成的参数不可信，执行前务必校验类型与范围；
• 处理多轮：一次对话可能多次调用工具，做好循环与上下文组装；
• 安全边界：危险操作（删除、转账）需二次确认。

结语

Function Calling 是「让模型连接真实世界」的桥梁。掌握了它，你就能构建出真正能「办事」的 AI 应用，而不仅仅是「聊天」。