Function Calling
Core Facts
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并非所有本地小模型都能可靠支持工具调用，该能力需要模型在训练时专门针对Function Calling格式进行微调
miniAuto Pro的多步骤任务拆解能力基于大语言模型的函数调用（Function Calling）机制
工具描述中的description要写清楚，因为模型正是靠它来判断何时调用函数
tool_choice参数控制调用策略：auto让模型自行判断，required强制每次调用，none禁止调用
智能体在决策时会生成计划并具备规划和记忆能力，而Function Calling的模型推理只决定是否调用函数，默认没有计划和记忆
在Function Calling中函数由开发者的代码执行，模型本身并不执行函数
Function Calling解决的核心痛点是大模型训练结束后进入知识停滞状态，无法获取训练截止之后的新信息
Function Calling的五步工作流程为：定义函数、模型推理、生成function call、执行函数、返回结果
讲师认为手动拼装Function Calling的写法只为理解原理，实际开发中已不会这么写，最基础的也应构建Agent
大模型在训练结束后知识被固定在训练时间点，无法感知训练之后的新信息，Function Calling可让模型调用外部函数获得额外功能或实时数据
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OpenAI于2023年推出Function Calling规范，允许开发者以JSON Schema格式描述函数接口，模型可自主判断何时调用及传入什么参数
90%Verified工具调用的实现机制是模型输出结构化的函数调用请求，宿主程序执行对应操作并将结果返回给模型
80%VerifiedFunction Calling是大模型与外部系统交互的核心机制，模型可以识别用户意图后调用预定义的函数
80%Verified工具增强型AI（Tool-Augmented AI）是当前大模型应用的重要发展方向，OpenAI的Function Calling和Anthropic的Tool Use等机制在底层支撑这一范式
80%VerifiedFunction Calling的原理是模型在推理时除了生成自然语言文本外，还能输出结构化的函数调用指令（包含函数名和参数的JSON）
80%VerifiedFunction Call是OpenAI在2023年6月随GPT-3.5/GPT-4 API更新引入的一项能力，允许开发者在API请求中定义函数的JSON Schema描述
80%VerifiedOpenAI在2023年6月率先引入了Function Calling能力
80%VerifiedFunction Calling（函数调用）机制最早由OpenAI在2023年引入GPT系列模型
80%VerifiedFunction Calling机制中，开发者将工具的名称、功能描述、参数Schema（通常为JSON Schema格式）注入到模型的请求中，模型输出结构化的JSON而非自然语言来调用工具
80%VerifiedMCP中每个工具都有严格的JSON Schema描述，包括名称、功能说明和参数规范
80%VerifiedAI Agent具备工具调用（Tool Use）和规划推理（Planning & Reasoning）两大核心能力，能将复杂目标自动分解为可执行的子任务序列
80%VerifiedOpenAI推出了Function Calling机制，允许模型以结构化方式声明和调用外部函数
80%VerifiedFunction Calling能力最早由OpenAI在2023年6月的GPT-3.5/4 API中正式引入
80%VerifiedAI助理通过Function Calling机制让模型能够调用外部API，但本质仍是被动响应
75%VerifiedOpenAI于2023年6月首次引入Function Calling功能，随后Anthropic的Claude和Google的Gemini也相继支持
70%VerifiedOpenAI的Function Calling、Anthropic的Tool Use以及Google的Gemini Function Calling是当前主流的工具调用技术方案
70%VerifiedOpenAI的Function Calling机制、Anthropic的Tool Use API以及开源框架LangChain、AutoGen均属于工具调用型智能体范畴
65%VerifiedFunction Calling的核心机制是开发者以JSON Schema格式描述外部函数签名，模型输出符合schema规范的结构化JSON调用指令
65%VerifiedOpenAI 的 Function Calling、Anthropic Claude 的 Tool Use 是 Agent 模式的代表性实现
65%Verified工具调用范式下LLM输出结构化的函数调用意图（JSON格式），由外部系统实际执行并将结果回传模型
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