工具调用与函数调用
让模型决定调用哪个接口并填好参数
智能体与工具调用进阶 #35
输入文本动作
这项能力指什么
输入用户的请求与一份可用工具清单（名称、说明、参数结构），输出一个结构化的调用请求，如「调用 get_weather，参数 city=上海」。模型本身不执行任何操作，只负责选择工具并组织参数，真正执行由外部程序完成，结果再回填给模型继续推理。
技术上如何做到
训练侧靠大量「何时调用、调用哪个、参数长什么样」的标注数据做微调，让模型学会在需要外部信息或动作时输出调用结构；推理侧则靠提示把工具定义写进上下文，并约束输出为合法结构。多工具场景常用检索先筛出相关工具，再用结果回填的多轮循环完成复杂任务。
代表产品
10LangChain
2022LangChain
把模型、工具与检索串成链
工具 开源
GPT-4o
2024OpenAI
原生多模态的通用模型，文本、图像与音频走同一个入口
模型 闭源
文本图像音频文本音频
Claude
2023Anthropic
以长上下文与安全对齐见长的通用对话模型
模型 闭源
文本图像文本
Gemini
2023Google DeepMind
原生多模态、可处理超长上下文的通用模型
模型 闭源
文本图像音频视频文本
Qwen
2023Alibaba (Qwen)
覆盖多规格、含多模态版本的开放权重模型家族
模型 开放权重
文本图像文本
MiniMax-M
2025MiniMax
采用混合注意力、上下文达百万 token 的开放权重推理模型
模型 开放权重
文本文本
Command R
2024Cohere
为检索增强与工具调用设计的商用模型
模型 开放权重
文本文本
Mistral Large
2024Mistral AI
欧洲开源实验室的旗舰商用模型
模型 闭源
文本文本
GLM
2023Zhipu AI
以自回归填空预训练起步的中文通用模型
模型 闭源
文本文本
Llama
2023Meta AI (FAIR)
把开放权重路线做成主流的通用模型家族
模型 开放权重
文本文本
相关机构
典型用途
- 查询实时数据（天气、股价、库存）
- 执行业务操作（下单、改单、发信）
- 调用计算器、检索与代码执行器
- 串联多个 API 完成复合任务
怎么评价它好不好
- 函数选择准确率
- 在给定请求下选对工具的比例
- 参数精确匹配
- 结构化参数与标准答案完全一致的比例
- 端到端任务成功率
- 把工具真实执行后任务是否完成
边界与难点
- 参数结构稍复杂（嵌套对象、数组、可选字段）就容易填错
- 工具数量一多，选错工具的比例明显上升，相近功能的工具最易混用
- 调用失败后的重试与状态恢复缺少可靠机制，报错后往往原地打转