工具调用：让智能体真正行动

智能体如何可靠地选择与调用外部函数——schema 设计、参数校验与失败恢复。

从输出到行动

纯语言模型只能产出文本。工具调用把它变成智能体：模型发出结构化请求，你的代码负责执行，结果再回到上下文。

模型 → { name: "search_orders", args: { customer_id: "C1024" } }
你的代码 → 执行 → 返回数据行
模型 → 基于数据推理 → 作答

模型自己从不执行任何东西，执行的是你的代码。模型只决定「调什么」和「传什么参数」。

Schema 设计几乎决定成败

工具描述本身就是提示词。描述写得差，调用就会出错，或者干脆不被调用。

要把「做什么」和「边界在哪」都写清楚：

反例：get_data — 获取数据。

正例：get_order_history — 返回单个客户的订单记录，按时间倒序。接受客户 id，不接受邮箱或姓名。最多返回 50 行，需要更早数据请使用 before 参数翻页。

三条规则能挡掉大部分故障：

1. 枚举就穷举。 参数若为 day|week|month，就逐个列出，别写「一个时间范围」。
2. 写明不接受什么。 「接受客户 id，不接受邮箱」直接消灭一整类错误调用。
3. 交代限制。 最大行数、默认排序、翻页方向——模型猜不出你的 API 契约。

失败处理：别陷入重试死循环

工具调用失败的原因很固定：参数非法、瞬时错误、权限不足。把失败作为数据返回给模型，而不是抛异常把整轮对话打死。

{ ok: false, error: "客户 ID C1024 未找到", hint: "id 形如 C1000-C9999" }

模型通常能根据描述性错误自我纠正，但面对堆栈跟踪什么都做不了。

防死循环：给每轮的工具调用次数设上限，并检测重复的 (工具名, 参数) 组合。同一个失败调用出现两次就停下来交给人处理。

常见故障模式