该方案的核心思想是在生成内容时，实时检测并解析特定的标签（如 <Request> 标签），从中提取工具调用所需的参数和名称，然后调用相关工具并将结果以特定的格式（如 <Response> 标签）追加到内容中。以下是具体的设计方案：

1. 流式生成与标签监测

• 流式输出：大模型采用流式生成文本，每次生成一部分内容，实时输出。
• 标签解析：在生成的文本中实时监控，当检测到 <Request> 标签时，就表明需要调用外部工具。解析模块会提取标签内部的 URL（格式要求为 http/https）。

2. 工具调用机制

• 请求解析：提取 <Request>...</Request> 标签中的 URL，并对其格式进行校验，确保合法有效。
• 外部调用：调用对应的外部接口或工具（例如天气接口、地图服务等），采用异步调用方式，以避免影响文本生成的流畅性。
• 结果处理：获取工具返回的结果后，将结果封装在 <Response>...</Response> 标签中。如果返回结果是图片，可以嵌套 <Image>...</Image> 标签来表示。

3. 生成与结果拼接

• 结果追加：在大模型生成文本的同时，将工具调用的响应结果动态插入到生成的文本中。例如，在检测到 <Request> 标签后，暂停或分支出调用流程，待获取响应后再将结果按照格式追加为 <Response> 标签。
• 输出格式：确保输出中每个 <Request> 标签后紧跟一个对应的 <Response> 标签，使整个输出具有一致性和可解析性。

4. 异步与错误处理

• 异步调用：为了不影响文本流的连贯性，建议使用异步调用外部工具，生成模块可继续生成其他部分内容，而调用结果通过回调或事件机制及时插入到适当位置。
• 错误容错：当工具调用失败或超时时，应设计默认的错误响应机制，比如输出 <Response>错误或超时信息</Response>，确保整体文本的完整性不会被破坏。

5. 示例说明

按照方案，输出示例如下：

北京的天气是 <Request>https://api.weather.com/beijing</Request><Response>大雪</Response>，
天气地图: <Request>https://api.weather.com/beijing/map</Request><Response><Image>天气地图图片</Image></Response>

在这个示例中：

• 模型生成到“北京的天气是”时检测到 <Request> 标签，解析出 URL，然后调用天气查询接口，获取响应“大雪”，再将结果以 <Response> 标签追加。
• 后续生成“天气地图:”时同样检测到第二个 <Request> 标签，调用地图接口，返回的结果为图片，则使用 <Response> 标签嵌套 <Image> 标签将图片信息整合进来。

6、总结

这种边生成边调用工具的方案能让大模型在实时生成内容的同时，通过嵌入 <Request> 标签自动触发外部数据获取，再将返回结果以 <Response> 标签形式整合到生成结果中，从而实现数据与内容的无缝衔接。整个流程主要包括：

• 流式生成与实时标签监测
• 异步调用外部工具并处理返回数据
• 动态将调用结果插入生成文本中
• 设计容错与错误处理机制以保证输出的稳定性

这种设计思路不仅提高了生成内容的丰富性和动态性，同时也为大模型与外部数据系统之间建立了一条高效的交互通道。