关于VoidMuse: 一个以学习为目标的开源AI IDE插件，支持IntelliJ IDEA和VS Code。通过整合20+优秀开源组件，让你在实际开发中掌握AI工程化技术。不仅提供工具，更重要的是帮你把AI知识真正应用起来，通过实践来学习。本文将通过VoidMuse的深度搜索功能，带你深入理解Function Call技术。
掌握Function Call之后，可以自己实现一个深度搜索的效果, VoidMuse就利用这个能力，从零开始实现了一个深度搜索的功能。
为什么需要Function Call
还记得第一次使用ChatGPT时，那种能够流畅对话、回答各种问题的AI让人惊叹。但你有没有想过，为什么ChatGPT只能"说"，却不能"做"？现在最新版本的ChatGPT已经具备了Function Call的能力，这使得AI能够执行各种任务，从简单的查询到复杂的操作。
刚发布的OpenAI Atlas浏览器也是一种Function Call的应用，AI能够真正操作网页------点击按钮、填写表单、浏览内容，就像真人在使用电脑一样。ChatGPT从一开始只能说，现在也能做了：查天气、发邮件、分析数据、生成图表。
这背后都是利用了Function Call这一核心能力。
Function Call的本质很简单：告诉大模型有哪些工具可以使用，由它自己去挑选合适的工具并调用，获得结果后再进行下一步操作。就像给AI配备了一个工具箱，让它不仅能思考，还能行动。
人类 vs AI：完成复杂任务的方式对比
想象一下，你要规划一次从北京到三亚的旅行。作为人类，你会怎么做？
人类的工具链思维
- 搜索引擎：查询"三亚旅游攻略"
- 地图应用：查看景点分布和交通
- 订票网站：比较航班价格和时间
- 天气应用：确认出行日期的天气
- 笔记软件：整理行程安排
关键在于：你会根据当前获得的信息，灵活选择下一个要使用的工具。比如看到天气不好，可能会调整日期；发现某个景点很火，可能会提前订票。
AI通过Function Call执行任务
现在，配备了Function Call能力的AI可以这样工作：
javascript
// AI的思考过程
用户问："帮我规划三亚旅行"
// 第一步：搜索基础信息
webSearch("三亚旅游攻略 最佳时间")
// 第二步：根据搜索结果，获取天气信息
getWeather("三亚", "2024-03-15")
// 第三步：基于天气情况，搜索航班
searchFlights("北京", "三亚", "2024-03-15")
// 第四步：保存规划结果
saveNotes("三亚旅行计划", planDetails)突破性变化：AI从"只能说建议"进化为"能执行计划"。这不是简单的功能叠加，而是AI应用模式的根本转变。而且也会基于上一步任务获得后的上下文，进行下一步的决策，就有点像人在处理复杂问题时的思考过程。
VoidMuse实战：深度搜索能力展示
说到Function Call的实际应用，不得不提到搜索场景的革新。你可能用过豆包的深度搜索功能，它能够进行多轮搜索，提供比传统搜索更全面的答案，那么豆包是怎么实现的呢？我们能不能也实现类似的功能？
答案是可以的，并且实现没那么复杂，在开源项目VoidMuse中，我们同样实现了这种深度搜索能力，而且完全开源透明，通过这个实践可以更清晰地理解Function Call的实际接入方式
传统搜索 vs VoidMuse深度搜索
传统搜索流程：
用户输入 → 一次查询 → 返回结果 → 结束VoidMuse深度搜索流程：
用户输入 → 分析问题 → 第一轮搜索 → 分析结果 →
生成新关键词 → 第二轮搜索 → 综合分析 → 精准答案实际效果对比
以搜索"React性能优化"为例：
- 传统搜索：返回一堆关于React性能的通用文章
- VoidMuse深度搜索 ：
- 首先搜索"React 性能优化的最新最佳实践"获取基础信息
- 基于结果自动搜索"聚焦 React 性能优化中useMemo"
- 进一步搜索"探索 React 18 的并发特性"
- 最终提供从原理到实践的完整解决方案
下一篇我们将详细介绍VoidMuse是如何实现这一深度搜索能力和实际调用大模型接口时，多轮工具调用过程中function call参数传递是什么样的，敬请期待！
🔗 相关资源
- VoidMuse项目地址 ：GitHub链接
下一篇预告：《Function Call的调用参数》
本文是Function Call实践系列的第一篇，后续将深入探讨技术原理、实现细节和更多应用场景。如果你对AI应用开发感兴趣，欢迎关注我们的开源项目VoidMuse。