根据https://docs.x.ai/docs/guides/tools/overview和https://docs.x.ai/docs/guides/tools/advanced-usage两份官方文档，我来详细解析以下关键问题：

一、是否支持传统 Function Call？

❌ 明确答案：不支持传统的 Function Call

文档中有一个关键限制明确说明：

仅限服务器端：同一请求中不能混合使用服务器端工具和客户端工具。

这意味着：

传统 Function Call	Grok 代理式工具调用
✅ 模型返回工具调用指令	❌ 不返回工具调用指令
✅ 开发者执行工具	❌ 开发者无法执行
✅ 开发者控制循环	❌ 服务器自动循环
✅ 开发者决定是否继续	❌ AI 自主决定

为什么不支持？

Grok 的设计哲学是完全自主的代理系统，它：

• 在服务器端完成整个推理-执行循环
• 不暴露中间工具执行结果给开发者
• 不允许开发者介入工具执行过程

二、是否支持自定义工具？

❌ 明确答案：不支持自定义工具

文档中列出的工具是固定且封闭的：

# 这是所有可用的工具，没有自定义选项
from xai_sdk.tools import (
    web_search,           # 网络搜索
    x_search,             # X平台搜索
    code_execution,       # 代码执行
    # 没有其他工具可导入
)

支持的工具完整列表

工具类别	具体工具	说明
网络搜索	web_search()	基础搜索
	web_search_with_snippets()	带片段搜索
	browse_page()	浏览网页
X 搜索	x_user_search()	用户搜索
	x_keyword_search()	关键词搜索
	x_semantic_search()	语义搜索
	x_thread_fetch()	帖子获取
代码执行	code_execution()	Python 代码执行
多模态	view_image()	图像理解
	view_x_video()	视频理解

无法做到的事情

❌ 不能定义自己的工具函数

❌ 不能添加新的工具类型

❌ 不能调用自己的 API

❌ 不能访问自己的数据库

❌ 不能执行自定义业务逻辑

三、循环调用是否需要代码控制？

❌ 明确答案：完全不需要开发者控制循环

这是 Grok 代理式调用的核心特点。让我详细解释：

传统 Function Call 的循环模式

# ❌ Grok 不需要这样做！这是传统方式
while True:
    # 1. 调用模型
    response = model.generate(messages)
    
    # 2. 检查是否有工具调用
    if not response.tool_calls:
        break  # 没有工具调用，结束
    
    # 3. 开发者执行工具
    for tool_call in response.tool_calls:
        result = execute_tool(tool_call.name, tool_call.arguments)
        messages.append({"role": "tool", "content": result})
    
    # 4. 循环继续，让模型处理工具结果

Grok 的自动循环机制

# ✅ Grok 的实际使用方式 - 无需循环控制
from xai_sdk import Client
from xai_sdk.tools import web_search, code_execution

client = Client(api_key="YOUR_API_KEY")
chat = client.chat.create(
    model="grok-4-fast",
    tools=[web_search(), code_execution()],
)

chat.append(user("分析今天美股前5大公司的平均市值"))

# 仅此一次调用，服务器内部自动完成所有循环
for response, chunk in chat.stream():
    print(chunk.content, end="")

# 服务器在内部已经完成了：
# - 第1次：调用 web_search 搜索美股公司信息
# - 第2次：调用 web_search 获取市值数据
# - 第3次：调用 code_execution 计算平均值
# - 第4次：决定不再需要工具，生成最终答案
# 开发者完全不知道也不需要知道这个过程

四、服务器端的自动循环机制

文档明确描述了服务器内部的迭代过程：

自主推理循环（开发者看不见）

┌─────────────────────────────────────────┐
│  在 xAI 服务器内部自动进行              │
├─────────────────────────────────────────┤
│                                         │
│  1. 分析用户查询                        │
│     ↓                                   │
│  2. 决定：调用工具 or 给答案？          │
│     ↓                                   │
│  3. [如果调用工具]                      │
│     - 选择工具和参数                    │
│     - 执行工具                          │
│     - 获取结果                          │
│     ↓                                   │
│  4. 处理工具响应                        │
│     ↓                                   │
│  5. 回到步骤2（循环）                   │
│     ↓                                   │
│  6. [如果不需要更多工具]                │
│     - 生成最终答案                      │
│     - 返回给开发者                      │
│                                         │
└─────────────────────────────────────────┘

关键点

1. 完全服务器端处理
   1. 整个循环在 xAI 服务器执行
   2. 开发者不参与任何决策
   3. 工具执行结果不返回给开发者
2. AI 自主决策
   1. AI 决定调用哪个工具
   2. AI 决定调用多少次
   3. AI 决定何时停止
   4. AI 决定是否并行调用多个工具
3. 开发者只能观察

# 开发者唯一能做的：实时观察工具调用
for response, chunk in chat.stream():
    for tool_call in chunk.tool_calls:
        print(f"AI 正在调用: {tool_call.function.name}")
        print(f"参数: {tool_call.function.arguments}")
        # 但你无法：
        # - 修改这个调用
        # - 阻止这个调用
        # - 看到调用结果
        # - 决定下一步做什么

五、实际执行流程对比

传统 Function Call（如 OpenAI）

开发者 → 调用模型
         ↓
       模型返回: "我需要调用 search_web"
         ↓
开发者 → 执行 search_web()
         ↓
开发者 → 将结果发回模型
         ↓
       模型返回: "我需要调用 calculate"
         ↓
开发者 → 执行 calculate()
         ↓
开发者 → 将结果发回模型
         ↓
       模型返回: 最终答案
         ↓
开发者 ← 接收答案

特点： 开发者控制每一步

Grok 代理式调用

开发者 → 发起请求
         ↓
    [黑盒 - xAI 服务器内部]
         │
         ├─ 调用 web_search
         ├─ 执行并分析结果
         ├─ 调用 code_execution  
         ├─ 执行并分析结果
         ├─ 再次调用 web_search
         ├─ 决定不需要更多工具
         └─ 生成最终答案
         ↓
开发者 ← 只接收最终答案

特点： 开发者只发起请求和接收结果

六、你能观察到什么？

虽然不能控制循环，但可以实时观察：

for response, chunk in chat.stream():
    # ✅ 可以看到：工具调用通知
    for tool_call in chunk.tool_calls:
        print(f"工具: {tool_call.function.name}")
        print(f"参数: {tool_call.function.arguments}")
    
    # ✅ 可以看到：推理进度
    if response.usage.reasoning_tokens:
        print(f"思考中... ({response.usage.reasoning_tokens} tokens)")
    
    # ✅ 可以看到：最终输出
    if chunk.content:
        print(chunk.content)

# ✅ 请求结束后可以看到：
print(response.citations)              # 引用的来源
print(response.server_side_tool_usage) # 工具使用次数
print(response.tool_calls)             # 所有工具调用记录

# ❌ 永远看不到：
# - 工具执行的原始输出
# - 中间推理过程
# - 为什么选择某个工具

七、多轮对话的处理

文档中提到的多轮对话也不是开发者控制的循环：

# 第一轮对话
chat = client.chat.create(
    model="grok-4-fast",
    tools=[web_search(), x_search()],
    store_messages=True,  # 保存对话历史
)
chat.append(user("什么是 xAI？"))
response1 = chat.sample()  # 服务器内部自动循环完成

# 第二轮对话（继续之前的对话）
chat = client.chat.create(
    model="grok-4-fast",
    tools=[web_search()],
    previous_response_id=response1.id,  # 继承上一轮的状态
)
chat.append(user("它的最新使命是什么？"))
response2 = chat.sample()  # 又一次服务器内部自动循环

# 这里的"多轮"是指：
# - 用户和 AI 之间的多轮对话
# 而不是：
# - 同一个查询中的多次工具调用循环

八、总结对比表

特性	传统 Function Call	Grok 代理式
支持自定义工具	✅ 是	❌ 否
开发者控制循环	✅ 是	❌ 否
开发者执行工具	✅ 是	❌ 否
工具结果可见	✅ 是	❌ 否
需要写循环代码	✅ 是	❌ 否
可以介入决策	✅ 是	❌ 否
自动并行调用	❌ 否	✅ 是
自动重试失败	❌ 否	✅ 是
代码复杂度	高	低
灵活性	高	低
自动化程度	低	高

九、适用场景建议

使用 Grok 代理式（适合）

• ✅ 需要 AI 自主研究和分析
• ✅ 不需要自定义工具
• ✅ 接受 AI 自主决策
• ✅ 想要简化代码
• ✅ 内置工具足够使用（搜索、代码执行）

使用传统 Function Call（适合）

• ✅ 需要调用自己的 API
• ✅ 需要访问内部数据库
• ✅ 需要精确控制每一步
• ✅ 需要自定义业务逻辑
• ✅ 需要看到工具执行结果

十、关键结论

1. Grok 不支持传统 Function Call - 这是设计选择，不是缺陷
2. 完全不支持自定义工具 - 只能用内置的固定工具
3. 完全不需要循环控制代码 - 服务器自动处理所有循环
4. 开发者只能观察，不能干预 - 黑盒式的自主代理系统

如果你需要传统的 Function Call 或自定义工具，Grok 目前不是合适的选择。应该考虑：

• OpenAI GPT-4 (支持 Function Calling)
• Anthropic Claude (支持 Tool Use)
• Google Gemini (支持 Function Calling)

这些模型都支持完整的客户端 Function Call 和自定义工具。