本章小结

本章探讨了工具调用机制，这是扩展大模型能力的关键技术。

关键概念清单

概念	定义
函数调用	模型生成结构化函数调用请求的能力
工具定义	描述工具名称、参数和用途的结构化描述
工具执行	应用程序实际运行工具并获取结果
MCP	Model Context Protocol，工具交互的标准协议
并行调用	模型在单次响应中请求多个工具调用

核心观点

1. 函数调用扩展了模型边界：

   • 访问实时数据：天气、股价、新闻

   • 执行计算和操作：精确数学运算、文件操作

   • 与外部系统交互：API、数据库、网络服务

2. 工具设计直接影响效果：

   • 单一职责：每个工具只做一件事

   • 清晰的描述：让模型准确理解何时使用

   • 合理的参数设计：类型明确、有默认值

3. 执行与结果处理需要精心设计：

   • 参数验证：执行前验证参数有效性

   • 格式化输出：将结果转换为模型易理解的形式

   • 错误处理：优雅处理各种失败情况

   • 结果压缩：大量数据返回时进行压缩

4. MCP 推动标准化：

   • 统一的协议：减少集成成本

   • 可复用的服务：工具能力可跨应用共享

   • 日益丰富的生态：预构建服务持续增加

常见误区

• 误区一：提供越多工具越好 正解：工具过多会增加选择复杂度和 Token 开销，应按需动态加载

• 误区二：模型会准确调用工具 正解：需要充分测试和优化工具定义，模型可能误用工具

• 误区三：直接返回原始工具结果 正解：应该格式化和适当压缩，便于模型理解和使用

• 误区四：工具定义写一次就不用改 正解：需要根据实际调用情况持续优化描述和参数

实践建议

1. 精心设计工具定义：投入时间优化描述和参数，明确说明何时使用

2. 完善错误处理：考虑各种失败情况，提供清晰的错误信息

3. 控制工具数量：动态加载相关工具，核心工具优先

4. 关注 MCP 发展：跟进标准化进展，利用生态优势

5. 安全优先：验证输入防止注入，审计敏感操作

6. 测试覆盖：测试正常调用、边界情况和错误恢复

预告

下一章将讨论智能体上下文管理，探讨如何为 AI 智能体设计更复杂的上下文架构，包括多层次记忆、状态追踪和多智能体协作。