探索AI原生应用领域函数调用的无限可能

探索AI原生应用领域函数调用的无限可能

关键词：AI原生应用、函数调用、大语言模型（LLM）、工具调用、多模态交互、智能代理、API集成

摘要：在AI原生应用时代，大语言模型（LLM）不再是“孤立的思考者”，而是通过“函数调用”与外部工具深度协作的“万能管家”。本文将从生活场景出发，用“智能助手订旅行”的故事串联核心概念，逐步拆解函数调用的技术原理、实现方式与应用场景，最后展望其在多模态交互、自主智能体等领域的无限可能。无论你是开发者、产品经理，还是AI爱好者，都能通过本文理解：为什么函数调用是AI原生应用的“神经中枢”，以及如何用它创造更智能的未来。

背景介绍

目的和范围

随着GPT-4、 Claude 3等大语言模型（LLM）的爆发，AI应用正在从“传统代码驱动”转向“LLM+工具”的“AI原生”模式。本文聚焦其中最关键的技术环节——函数调用 （Function Calling），探讨它如何让LLM从“能聊天的机器人”进化为“能解决实际问题的智能体”。我们将覆盖技术原理、代码实现、真实案例及未来趋势，帮助读者掌握AI原生应用的核心设计思路。

预期读者

• 开发者：想了解如何用函数调用连接LLM与现有系统；
• 产品经理：想设计更智能的AI应用功能；
• AI爱好者：想理解“AI如何真正解决问题”的底层逻辑。

文档结构概述

本文将按照“故事引入→概念解释→技术原理→实战案例→应用场景→未来展望”的逻辑展开。通过“智能旅行助手”的案例贯穿全文，让抽象的技术概念变得可感知、可操作。

术语表

核心术语定义

• AI原生应用 ：以LLM为核心决策引擎，通过调用外部工具（函数）完成复杂任务的应用形态（区别于传统“代码写死逻辑”的应用）；
• 函数调用（Function Calling） ：LLM根据用户需求，主动生成“工具调用指令”（如API请求参数），并将工具返回结果整合为最终回答的过程；
• 工具（Tool） ：外部可调用的功能模块（如天气API、数据库查询接口、图像生成模型等）。

相关概念解释

• LLM（大语言模型） ：能理解自然语言、生成文本的AI模型（如GPT-4、Llama 3）；
• 上下文（Context） ：LLM处理任务时依赖的“记忆”（包括用户输入、历史对话、工具返回结果等）；
• 多模态 ：支持文本、图像、语音等多种输入输出形式的交互能力。

核心概念与联系

故事引入：智能助手的“万能工具箱”

假设你计划下周去三亚旅行，对智能助手说：“帮我查下三亚明天的天气，顺便订一张后天从上海到三亚的经济舱机票，再生成一份3天的旅行攻略。”

如果是传统聊天机器人，可能只会回复：“已记录您的需求”，但AI原生应用的智能助手会这样操作：

1. 判断需求 ：需要“天气查询”“机票预订”“攻略生成”三个工具；
2. 调用工具 ：先调用天气API获取三亚明天的气温和降雨概率；
3. 传递结果 ：用天气数据作为参考，调用机票平台API查询合适航班；
4. 整合输出 ：最后调用“旅行攻略生成”工具，结合天气和航班信息，输出定制化攻略。

这个过程中，智能助手的“核心技能”就是函数调用 ——它像一个“万能管家”，知道何时需要用什么工具，如何调用工具，以及如何把工具的结果“翻译”成用户能理解的答案。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

核心概念一：AI原生应用

AI原生应用就像“以LLM为大脑的智能体”。传统应用像“按剧本演戏的演员”（代码写死逻辑），而AI原生应用像“能随机应变的主持人”（LLM根据用户需求动态调用工具）。比如，传统旅行APP会让你自己点“查天气”“订机票”“看攻略”三个按钮，而AI原生应用只需要你说一句话，它就会自动协调所有功能。

核心概念二：函数调用

函数调用是LLM的“工具调用说明书”。想象你有一个会说话的“魔法盒子”（LLM），盒子里有很多“工具卡”（函数），每张卡上写着“能做什么”（函数描述）和“需要什么信息”（参数）。当你说“我需要查天气”，盒子会看哪张工具卡能解决这个问题（比如“天气查询函数”），然后生成“需要城市=三亚，日期=明天”的参数（填工具卡的“信息栏”），最后把工具卡和参数一起寄给“工具库”（外部API），拿到结果后再告诉你。

核心概念三：LLM的工具调用能力

LLM的工具调用能力就像“学习使用工具的智慧”。最初的LLM像刚上小学的小朋友，只能回答课本上的问题（已知知识）；后来通过“训练”（模型微调或提示工程），它学会了“遇到不会的问题就查字典”（调用工具）。现在的LLM甚至能“判断什么时候需要查字典”（主动决定是否调用工具），“查哪本字典”（选择合适的工具），“怎么查”（生成正确参数）。

核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）

• AI原生应用 vs 函数调用 ：AI原生应用是“智能餐厅”，函数调用是“传菜员”。餐厅的核心是“大厨”（LLM），但光有大厨做不出完整的套餐，需要传菜员把凉菜、热菜、甜品（不同工具的结果）端到桌上（整合给用户）。
• LLM vs 函数调用 ：LLM是“小队长”，函数调用是“队员的联系方式”。小队长（LLM）接到任务（用户需求）后，通过队员的联系方式（函数调用）喊来“天气队员”“机票队员”“攻略队员”帮忙，最后把大家的成果汇总成答案。
• 函数调用 vs 工具 ：函数调用是“翻译官”，工具是“外国专家”。用户的需求是中文（自然语言），外国专家（工具）只懂“编程语言”（API参数），翻译官（函数调用）负责把中文需求翻译成专家能懂的指令，再把专家的回答翻译回中文。

核心概念原理和架构的文本示意图

AI原生应用的函数调用流程可概括为：
用户需求 → LLM理解需求 → 判断是否需要工具 → 选择工具并生成调用参数 → 调用工具获取结果 → LLM整合结果生成最终回答 → 输出给用户

Mermaid 流程图

是

否

用户输入需求

LLM理解需求

是否需要调用工具?

选择合适工具

直接生成回答

生成工具调用参数

调用工具获取结果

LLM整合结果

输出最终回答

核心算法原理 & 具体操作步骤

函数调用的核心是“让LLM学会‘何时调用工具’‘调用哪个工具’‘如何生成参数’”。这依赖于提示工程（Prompt Engineering）和 模型微调（Fine-tuning），其中最常用的是OpenAI提出的“函数调用API”（已集成到GPT-3.5 Turbo和GPT-4中）。

技术原理：LLM如何“学会”调用函数？

LLM本质是“概率预测模型”，它通过训练数据学习“看到某种输入时，输出什么最合理”。为了让它学会调用函数，我们需要：

1. 告诉LLM“有哪些工具可用” （函数描述）；
2. 告诉LLM“什么时候应该用工具” （比如“用户问实时信息时用工具”）；
3. 告诉LLM“如何生成正确的调用参数” （比如“查天气需要城市和日期”）。

这些信息通过**函数描述（Function Schema）**传递给LLM，函数描述通常包括：

• name：工具名称（如get_weather）；
• description：工具功能描述（如“获取指定城市指定日期的天气信息”）；
• parameters：工具需要的参数（如city（字符串，城市名）、date（字符串，日期，格式YYYY-MM-DD））。

具体操作步骤（以OpenAI函数调用API为例）

假设我们要开发一个“智能旅行助手”，需要调用get_weather（查天气）和search_flights（查机票）两个工具。步骤如下：

1. 定义函数描述（告诉LLM有哪些工具）

    functions = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取指定城市指定日期的天气信息（气温、降雨概率）",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {
                    "type": "string",
                    "description": "需要查询天气的城市名称（如：三亚）"
                },
                "date": {
                    "type": "string",
                    "description": "需要查询天气的日期（格式：YYYY-MM-DD，如：2024-08-10）"
                }
            },
            "required": ["city", "date"]  # 必填参数
        }
    },
    {
        "name": "search_flights",
        "description": "查询指定出发地、目的地、日期的经济舱机票信息（航班号、价格、起飞时间）",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "departure": {
                    "type": "string",
                    "description": "出发城市（如：上海）"
                },
                "destination": {
                    "type": "string",
                    "description": "目的地城市（如：三亚）"
                },
                "date": {
                    "type": "string",
                    "description": "出发日期（格式：YYYY-MM-DD，如：2024-08-11）"
                }
            },
            "required": ["departure", "destination", "date"]
        }
    }
    ]
    
    
    python
    
    
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2. 将函数描述和用户需求一起传给LLM（让LLM决定是否调用工具）

用户输入：“帮我查下三亚明天的天气，顺便订一张后天从上海到三亚的经济舱机票。”
调用OpenAI API时，设置function_call="auto"（让LLM自动决定是否调用工具）：

    import openai
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo-0613",  # 支持函数调用的模型版本
    messages=[{"role": "user", "content": "帮我查下三亚明天的天气，顺便订一张后天从上海到三亚的经济舱机票。"}],
    functions=functions,  # 传递函数描述
    function_call="auto"  # 自动选择是否调用函数
    )
    
    
    python
    
    

3. 解析LLM的输出（获取调用指令）

LLM会返回一个包含function_call字段的响应，指示需要调用哪个工具及参数：

    {
      "choices": [{
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": null,  # 内容为空，因为要调用工具
      "function_call": {
        "name": "get_weather",
        "arguments": '{"city": "三亚", "date": "2024-08-10"}'  # 自动生成的参数
      }
    }
      }]
    }
    
    
    json
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4. 调用工具并获取结果（与外部系统交互）

根据function_call的name和arguments，调用实际的天气API：

    import requests
    
    def get_weather(city, date):
    # 假设这是一个真实的天气API调用
    weather_api_url = "https://api.weather.com/query"
    response = requests.get(weather_api_url, params={"city": city, "date": date})
    return response.json()  # 假设返回 {"temp": 28, "rain_prob": 30}
    
    
    python
    
    

5. 将工具结果返回给LLM（让LLM整合答案）

将工具返回的结果作为新的“消息”传给LLM，LLM会结合原始需求和工具结果生成最终回答：

    # 获取天气结果
    weather_result = get_weather(city="三亚", date="2024-08-10")
    
    # 再次调用API，将工具结果告诉LLM
    response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo-0613",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "帮我查下三亚明天的天气，顺便订一张后天从上海到三亚的经济舱机票。"},
        {"role": "assistant", "content": null, "function_call": {"name": "get_weather", "arguments": '{"city": "三亚", "date": "2024-08-10"}'}},
        {"role": "function", "name": "get_weather", "content": json.dumps(weather_result)}  # 工具返回结果
    ],
    functions=functions,
    function_call="auto"
    )
    
    
    python
    
    
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6. 重复直到LLM生成最终回答（可能需要多次调用工具）

如果用户需求涉及多个工具（如同时需要天气和机票），LLM会分步骤调用：先调用get_weather，再调用search_flights，最后整合所有结果生成回答。

数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

LLM的函数调用决策本质是概率预测问题 。模型会计算“生成函数调用指令”的概率是否高于“直接生成回答”的概率。

假设LLM的输出空间包括：

• 直接回答的文本（概率为P_{text}）；
• 调用工具A的指令（概率为P_{toolA}）；
• 调用工具B的指令（概率为P_{toolB}）。

LLM会选择概率最高的选项。例如，当用户问“北京明天的气温是多少”，由于LLM的知识截止到训练数据（可能没有实时天气），P_{toolA}（调用天气工具）会远高于P_{text}（直接回答），因此模型会生成工具调用指令。

用公式表示：
\text{选择的操作} = \arg\max(P_{text}, P_{tool1}, P_{tool2}, ..., P_{tooln})

举例 ：
假设用户问“今天上海的PM2.5是多少”，LLM的知识中没有今天的实时数据，因此：

• P_{text}（直接回答）≈ 0.1（可能说“我不清楚”）；
• P_{tool}（调用空气质量API）≈ 0.9（模型知道需要工具）。

因此，模型会选择调用工具。

项目实战：智能旅行助手的代码实现

开发环境搭建

• 工具 ：Python 3.8+、OpenAI Python库（openai）、requests库（调用外部API）；
• 账号 ：OpenAI API Key（需申请）；
• 外部服务 ：模拟的天气API和机票API（实际开发中可替换为真实API，如心知天气、飞常准等）。

源代码详细实现和代码解读

以下是简化版“智能旅行助手”的代码，实现“查天气→查机票→生成攻略”的完整流程：

    import openai
    import json
    import requests
    
    # 配置OpenAI API Key（需替换为你的Key）
    openai.api_key = "sk-你的API Key"
    
    # 定义工具函数（模拟外部API）
    def get_weather(city, date):
    """模拟获取天气信息的API"""
    return {"temp": 28, "rain_prob": 30, "description": "晴转多云"}
    
    def search_flights(departure, destination, date):
    """模拟查询机票的API"""
    return [
        {"flight_number": "CA1234", "price": 1200, "departure_time": "08:00"},
        {"flight_number": "MU5678", "price": 1000, "departure_time": "10:30"}
    ]
    
    def generate_travel_guide(weather, flights):
    """模拟生成旅行攻略的工具"""
    return f"""三亚3天旅行攻略（参考天气：{weather['description']}，气温{weather['temp']}℃；推荐航班：{flights[0]['flight_number']}，8点出发最省时）：
    Day1：亚龙湾沙滩（天气晴好，适合海边活动）；
    Day2：南山文化旅游区（上午出发，避免中午太热）；
    Day3：三亚湾夜市（晚上凉爽，体验当地美食）。"""
    
    # 定义函数描述（告诉LLM有哪些工具可用）
    functions = [
    {
        "name": "get_weather",
        "description": "获取指定城市指定日期的天气信息（气温、降雨概率、天气描述）",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "city": {"type": "string", "description": "城市名称，如：三亚"},
                "date": {"type": "string", "description": "日期，格式YYYY-MM-DD，如：2024-08-10"}
            },
            "required": ["city", "date"]
        }
    },
    {
        "name": "search_flights",
        "description": "查询指定出发地、目的地、日期的经济舱机票信息（航班号、价格、起飞时间）",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "departure": {"type": "string", "description": "出发城市，如：上海"},
                "destination": {"type": "string", "description": "目的地城市，如：三亚"},
                "date": {"type": "string", "description": "出发日期，格式YYYY-MM-DD，如：2024-08-11"}
            },
            "required": ["departure", "destination", "date"]
        }
    },
    {
        "name": "generate_travel_guide",
        "description": "根据天气和机票信息生成3天旅行攻略",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "weather": {"type": "object", "description": "get_weather返回的天气信息"},
                "flights": {"type": "array", "description": "search_flights返回的机票列表"}
            },
            "required": ["weather", "flights"]
        }
    }
    ]
    
    def run_agent(user_query):
    """主函数：智能旅行助手"""
    messages = [{"role": "user", "content": user_query}]
    
    while True:
        # 调用LLM，传入函数描述
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo-0613",
            messages=messages,
            functions=functions,
            function_call="auto"
        )
        
        response_message = response.choices[0].message
        
        # 如果LLM返回了函数调用指令
        if response_message.get("function_call"):
            function_name = response_message.function_call["name"]
            arguments = json.loads(response_message.function_call["arguments"])
            
            # 调用对应的工具函数
            if function_name == "get_weather":
                function_response = get_weather(
                    city=arguments.get("city"),
                    date=arguments.get("date")
                )
            elif function_name == "search_flights":
                function_response = search_flights(
                    departure=arguments.get("departure"),
                    destination=arguments.get("destination"),
                    date=arguments.get("date")
                )
            elif function_name == "generate_travel_guide":
                function_response = generate_travel_guide(
                    weather=arguments.get("weather"),
                    flights=arguments.get("flights")
                )
            else:
                function_response = {"error": "未知工具"}
            
            # 将工具调用记录和结果添加到对话历史
            messages.append(response_message)  # LLM的函数调用指令
            messages.append({
                "role": "function",
                "name": function_name,
                "content": json.dumps(function_response)
            })  # 工具返回的结果
        else:
            # LLM生成了最终回答，结束循环
            break
    
    return response_message["content"]
    
    # 测试：用户输入需求
    user_query = "帮我查下三亚2024-08-10的天气，订一张2024-08-11从上海到三亚的经济舱机票，然后生成一份3天的旅行攻略。"
    result = run_agent(user_query)
    print(result)
    
    
    python
    
    
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代码解读与分析

• 函数描述（functions） ：定义了LLM能调用的三个工具，每个工具的“功能”和“需要的参数”被清晰描述，LLM通过这些信息判断何时调用、如何调用；
• 主循环（run_agent） ：模拟LLM与工具的多次交互——可能先调用get_weather，再调用search_flights，最后调用generate_travel_guide，直到生成最终回答；
• 消息历史（messages） ：记录对话上下文，包括用户需求、LLM的工具调用指令、工具返回结果，确保LLM能“记住”整个过程。

这段代码，LLM会自动协调三个工具，最终输出类似这样的回答：

“三亚2024-08-10的天气是晴转多云，气温28℃，降雨概率30%；2024-08-11从上海到三亚的经济舱机票推荐CA1234航班（8:00出发，价格1200元）。以下是为您生成的3天旅行攻略：Day1… Day2… Day3…”

实际应用场景

函数调用让AI原生应用从“聊天玩具”变成“生产力工具”，以下是几个典型场景：

1. 智能客服：多系统整合的“问题解决者”

传统客服系统只能回答预设问题，而AI原生客服通过函数调用可连接CRM系统（查用户订单）、售后系统（处理退货）、物流系统（查快递状态），用户说“我的订单12345还没收到”，客服能自动：

• 调用CRM系统获取订单详情；
• 调用物流系统查快递位置；
• 调用售后系统判断是否需要补发；
• 最终输出：“您的快递已到上海分拨中心，预计明天送达，如有延迟可申请优先处理。”

2. 数据分析：自动生成“报告+洞察”的分析师

企业用户说“分析Q2销售额下降的原因”，AI原生应用可调用：

• 数据库查询函数（获取Q2销售数据）；
• 图表生成函数（绘制销售额趋势图）；
• 归因分析函数（关联天气、促销活动等外部数据）；
• 最终输出：“Q2销售额下降15%，主要因6月暴雨影响线下门店（调用天气数据），建议7月增加线上促销（调用历史促销效果数据）。”

3. 多模态创作：“文字+图像+语音”的全能作者

用户说“写一个关于太空探险的儿童故事，配一张宇宙飞船的插图，再用中文和英文朗读”，AI原生应用可调用：

• 文本生成函数（写故事）；
• 图像生成函数（用DALL·E 3画宇宙飞船）；
• 语音合成函数（用Azure TTS生成中英语音）；
• 最终输出：包含文字、图片、音频的交互式故事包。

4. 企业流程自动化：跨部门协作的“智能助理”

企业员工说“帮我发起从北京到深圳的出差申请”，AI原生应用可调用：

• 日历函数（查员工空闲时间）；
• 审批流函数（触发财务、HR审批）；
• 酒店预订函数（根据预算订酒店）；
• 机票函数（同步订机票）；
• 最终自动完成“时间确认→审批→预订”全流程。

工具和资源推荐

1. 函数调用核心工具

• OpenAI API ：最成熟的函数调用支持（GPT-3.5 Turbo-0613及以上模型）；
• LangChain ：开源框架，提供Tool、LLMChain等组件，简化函数调用的流程管理；
• AutoGPT ：基于函数调用的自主智能体框架，支持自动规划多步骤任务。

2. 外部工具集成资源

• APIs.guru ：聚合全球5000+ API的目录（如天气、金融、物流API）；
• Zapier ：低代码平台，可快速连接常见SaaS工具（如Google Calendar、Salesforce）；
• Postman ：API开发工具，支持测试和调试函数调用的参数。

3. 学习资料

• OpenAI官方文档：Function calling and other tools；
• LangChain文档：Working with tools；
• 论文：《Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools》（提出LLM自主学习工具调用的方法）。

未来发展趋势与挑战

趋势1：多模态函数调用

未来的LLM不仅能调用文本API，还能调用图像生成（如DALL·E）、语音识别（如Whisper）、3D模型生成（如Shap-E）等多模态工具。例如，用户说“画一张‘未来城市’的概念图，并用语音描述它的设计理念”，LLM会先调用图像生成工具，再调用语音合成工具，最终输出“图+语音”的回答。

趋势2：自主智能体（Autonomous Agents）

函数调用将推动AI从“被动响应”转向“主动规划”。例如，一个“家庭智能体”会自动：

• 调用日历工具查用户明天的日程；
• 调用天气工具预测降雨；
• 调用智能家居工具提醒关窗；
• 调用外卖工具推荐雨天午餐。

这类智能体不需要用户主动提问，而是像“管家”一样提前解决问题。

趋势3：动态函数发现

目前函数调用需要开发者“预先定义工具列表”，未来LLM可能通过“工具发现”自动学习新工具。例如，当用户提到“我需要用新的项目管理工具Jira”，LLM能自动分析Jira的API文档，生成对应的函数描述，并学会调用它。

挑战1：上下文管理

LLM的上下文长度有限（如GPT-4最多8192 token），当调用多个工具时，历史消息会占用大量上下文，可能导致“遗忘”关键信息。未来需要更高效的“上下文压缩”或“外部记忆存储”（如向量数据库）。

挑战2：可靠性与错误处理

工具调用可能失败（如API超时、参数错误），LLM需要学会“重试”“调整参数”或“向用户询问更多信息”。例如，调用天气API失败时，LLM应回复：“天气查询暂时出错，您可以告诉我具体想知道气温还是降雨概率，我帮您重新查询。”

挑战3：多工具协同的复杂性

复杂任务可能需要调用10+工具（如“策划一场婚礼”需要查场地、订酒店、找摄影师、算预算等），LLM需要学会“任务分解”（先订场地再找酒店）、“依赖管理”（场地的位置影响酒店选择）、“冲突解决”（预算超支时调整方案）。

总结：学到了什么？

核心概念回顾

• AI原生应用 ：以LLM为核心，通过函数调用连接外部工具的智能应用；
• 函数调用 ：LLM主动生成工具调用指令并整合结果的过程；
• LLM的工具调用能力 ：通过函数描述“告诉”LLM工具信息，模型通过概率预测决定是否调用工具。

概念关系回顾

• LLM是“决策者”，函数调用是“执行器”，AI原生应用是“整体系统”；
• 三者协作完成“用户需求→理解→工具调用→结果整合→输出”的完整流程。

思考题：动动小脑筋

生活场景题 ：假设你要开发一个“智能厨房助手”，用户说“我想做番茄炒蛋，但不知道需要多少鸡蛋和番茄，也不知道步骤”。你会设计哪些工具（函数）供LLM调用？函数描述应该怎么写？

技术优化题 ：如果LLM调用工具时生成了错误的参数（比如把“上海”写成“上嗨”），你会如何设计“错误处理逻辑”？是让LLM自动修正，还是提示用户确认？

未来想象题 ：如果LLM能调用“情感识别工具”（检测用户语气是否生气）和“情绪安抚工具”（生成安慰的话），你认为这会如何改变客服、教育等领域的交互方式？

附录：常见问题与解答

Q：函数调用和传统API调用有什么区别？
A：传统API调用是“开发者写死代码”（比如weather_api.get(city="三亚")），而函数调用是“LLM动态决定是否调用、调用哪个API、生成什么参数”。LLM能根据用户的自然语言需求，自动匹配最合适的API，就像“会思考的API调用器”。

Q：LLM会无限循环调用工具吗？
A：可能！比如用户问“今天的天气如何”，LLM调用天气API后，可能错误地认为需要再次调用（比如参数错误）。解决方法是：

• 限制工具调用次数（如最多调用3次）；
• 在函数描述中明确“工具返回结果已足够”；
• 让LLM在生成工具调用前“检查是否已有足够信息”。

Q：函数调用需要很高的技术门槛吗？
A：对于开发者，使用OpenAI、LangChain等工具可快速实现；对于非开发者，未来可能出现“低代码函数调用平台”，通过拖拽工具卡片（函数）和填写描述，就能让LLM学会调用自定义工具。

扩展阅读 & 参考资料

1. OpenAI官方博客：《Function calling and other tools》（2023）
2. 论文：《Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools》（2023）
3. LangChain文档：《Agents: Using Tools》（2024）
4. 知乎专栏：《AI原生应用设计：从函数调用到自主智能体》（2024）