AI Agent的主流设计模式之工具调用模式

得一录2026-02-24 10:03

为什么需要工具调用？

LLM本质上是"静态"的，它的知识截止于训练数据，且无法直接与外部世界交互。工具调用就是为了解决LLM的三大核心局限：

信息滞后性：无法获取实时信息（如今天天气、最新新闻、股票价格）。
能力边界：无法执行具体操作（如发送邮件、控制智能家居、预订餐厅）。
计算与精确性：不擅长精确计算或逻辑推理（如数学计算、代码执行）。

通过工具调用，Agent获得了"手"和"眼睛"，可以像人一样使用计算器、浏览器、API来完成任务。

python 复制代码

from openai import OpenAI
import json
import random
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"  # 阿里云兼容模式地址
)

# 1. 定义工具列表
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "查询指定城市的天气",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "城市名称"}
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

# 2. 模拟工具函数
def get_current_weather(arguments):
    location = json.loads(arguments)["location"] if isinstance(arguments, str) else arguments["location"]
    weather = random.choice(["晴天", "多云", "小雨"])
    return f"今天{location}的天气是{weather}。"

# 3. 对话流程
messages = [{"role": "user", "content": "南京天气怎么样？"}]
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",  # 也可用 qwen-max, qwen-turbo 等
    messages=messages,
    tools=tools
)

assistant_msg = response.choices[0].message
messages.append(assistant_msg)

# 4. 如果模型要求调用工具
if assistant_msg.tool_calls:
    tool_call = assistant_msg.tool_calls[0]
    func_name = tool_call.function.name
    func_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
    print(f"调用工具：{func_name}，参数：{func_args}")
    # 执行本地工具函数
    tool_result = get_current_weather(func_args)
    # 将工具结果返回给模型
    messages.append({
        "role": "tool",
        "tool_call_id": tool_call.id,
        "content": tool_result
    })
    # 第二次调用模型生成最终回答
    final_response = client.chat.completions.create(
        model="qwen-plus",
        messages=messages,
        tools=tools
    )
    print(f"最终回答：{final_response.choices[0].message.content}")