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从原理到代码，讲清楚大模型的 Tool Use 和 Function Calling | BV1wPEm6DEzS

Milky 整理

概念解析

术语	定义	特点
Function Calling	大模型基于用户输入，自主决策是否调用外部工具的机制	专注于函数调用的决策能力
Tool Use	将函数定义拓展为更广泛概念的工具调用模式	可包装 API、数据库操作、复杂操作等多种形式

目前业界基本用 Tool Use 来涵盖 Function Calling 的含义。

核心价值

• 连接外部世界：突破训练数据限制，访问实时信息
• 转化推理能力：将推理能力转化为实际行动
• 扩展能力边界：计算、数据库、外部服务调用

调用流程（六步）

1. 工具定义：告诉大模型有哪些工具可用
2. 自主决策：大模型判断是否需要调用工具
3. 生成调用指令：输出工具名和参数
4. 捕获信号：系统拦截 tool_calls 信号
5. 执行工具：系统层执行工具，获取结果
6. 回传结果：返回给大模型，生成最终回复或继续循环

代码实战：贷款计算器

工具函数定义 + JSON Schema 描述

• 函数用 tools 数组描述，含 name/description/parameters
• 描述必须详细，"掰开揉碎"，因为大模型只认文字

传给大模型

• tool_choice="auto" 让模型自主决策
• 返回 finish_reason: "tool_calls" 时表示要调工具

系统层拦截执行

• 建立 function_map 映射函数名到实际函数
• 解析 tool_calls 中的 name + arguments
• 执行后把结果以 role: "tool" 追加到消息上下文
• 必须带上 tool_call_id 关联

再次调大模型生成最终回复

关键原理

场景	finish_reason	content	tool_calls
调用工具	tool_calls	None	有值
不调用工具	stop	有值	None

• 职责分离：模型只生成调用提示，系统层执行
• 上下文完整性：消息必须包含完整链路（问题→调用→结果→回复）
• 自动总结：模型天然具备根据工具返回生成回复的能力（训练时学过）

补充：Tool Use 与 MCP 的关系

视频末尾留了问题——Tool Use 和 MCP 的区别与联系，后续展开。

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