当下人工智能浪潮汹涌，大模型的语言天赋早已让人叹服——能写文案、会解难题，俨然一位“语言大师”。但要让它从“只会说”升级为“能做事”，帮我们搞定查天气、订机票这类实际活儿，**Function Call（函数调用）**就是打通这层壁垒的关键。不少小白一听“大模型+Function Call开发Agent应用”就打退堂鼓，觉得门槛太高。其实只要抓准核心逻辑，搭配实用技巧，新手也能快速上手。这篇指南就手把手为你拆解全过程，帮你避开入门坑。

一、function call 是什么？​

function call 即函数调用，是大模型与外部工具进行交互的桥梁。简单来说，当大模型接收到用户的问题或指令后，它会判断这个需求是否需要借助外部工具（比如数据库查询、API 调用、计算器等）来完成。如果需要，大模型就会按照特定的格式生成一段指令，告诉系统该调用哪个函数、传入什么参数，进而让外部工具执行相应操作，最后再将工具返回的结果整理成自然语言反馈给用户。​

举个例子，当用户问 “明天上海的天气如何？” 时，大模型自身没有实时更新的天气数据，这时它就会通过 function call 调用天气查询 API，获取到数据后，再用通俗易懂的语言告诉用户明天的气温、是否有雨等信息。

二、为什么需要 function call？

大模型虽然拥有强大的语言理解和生成能力，但也存在明显的局限性。它的知识是有截止日期的，无法获取实时信息；对于复杂的数学计算、数据统计等任务，其准确性和效率也不够理想；而且它不能直接操作外部系统，比如控制设备、发送邮件等。

而 function call 正好能解决这些问题。通过 function call，agent 应用可以：

• 获取实时数据，如新闻资讯、股票行情、交通状况等；

• 完成复杂计算，如财务报表分析、科学公式运算等；

• 操作外部系统，如预订机票、发送消息、控制智能家居等。

可以说，function call 让大模型从一个 “只会说话的智者” 变成了一个 “能动手做事的助手”，极大地拓展了大模型的应用边界。

同时大模型本身的一些缺陷，例如：

1. 知识有时效性缺陷

比如你问 “2025 年 NBA 总冠军是谁？”（假设现在是 2025 年），模型如果没学过 2025 年的新数据，就答不上来。但用 Function Call 调用体育新闻 API，马上能拿到实时结果。

2. 不会做专业操作

模型懂医学知识，但不能直接帮你查医院排班；懂数学公式，但不会用 Excel 算工资表。而 Function Call 能喊医院系统、办公软件来干活，实现 “理论 + 实操” 结合。

三、怎么做一个基于 function call 的应用？

1）用户发起请求（用户→应用系统）：用户通过自然语言向应用系统提出问题，例如“查询上海的天气”。

2）提示词编排（应用系统→大语言模型）：应用系统把用户的问题转换成结构化提示词，调用大语言模型并请求其进行决策。

3）工具调用判断（大语言模型决策环节）：

• 无需调用工具：大语言模型直接生成文本形式的回复，比如回答常识性问题。
• 需要调用工具：大语言模型输出所需工具的名称及相关参数，例如“天气API：{地点：‘上海’}”。

4）安全审批（应用系统→主机系统）：若涉及工具调用，需经过权限验证和风险审核，审核通过后触发执行确认。

5）函数执行（主机系统）：主机系统依据参数调用目标工具（如天气API），获取原始结果（如JSON格式数据）。

6-8）结果整合（逆向传递流程）：
工具返回的结果依次经过主机系统→应用系统→大语言模型传递，大语言模型将这些数据转化为自然语言，例如“上海今天多云，气温28°C”。

9）最终响应（应用系统→用户）：应用系统将大语言模型生成的易懂回复反馈给用户，整个流程至此结束。

四、小白开发中可能有的几个核心疑问

1、如何让大模型准确判断是否需要调用函数？

这需要通过精心设计提示词（Prompt）来引导大模型。在提示词中，要明确告诉大模型什么情况下需要调用函数，什么情况下可以直接回答，以及函数的功能和参数要求。可以通过多次测试和调整提示词，让大模型逐渐掌握判断的标准。

2、函数调用的格式不正确怎么办？

不同的大模型对 function call 的格式有不同要求，有的需要用特定的标签包裹，有的需要严格的 JSON 格式。小白在开发时，要仔细阅读大模型的官方文档，按照要求的格式设计函数调用指令。如果出现格式错误，检查是否遗漏了必填字段或符号，逐步调试即可。

3、调用外部工具失败该如何处理？

调用外部工具可能会因为网络问题、参数错误、工具本身故障等原因失败。这时候，应用需要有错误处理机制，比如当检测到调用失败时，让大模型重新生成调用指令，或者提示用户当前无法完成操作，稍后再试。

4、没有编程基础能开发这样的应用吗？

虽然有编程基础会更方便，但小白也可以借助一些低代码或无代码平台来开发。现在有不少平台集成了大模型和 function call 的功能，提供了可视化的操作界面，小白只需要按照指引配置相关参数、选择函数，就能快速搭建简单的 agent 应用。当然，要开发更复杂的应用，还是需要学习一些基础的编程知识。

5、 tools的样式是什么样的？怎么准备tools？

OpenAI协议中，tools目前通用格式如下：

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_time",
            "description": "当你想知道现在的时间时非常有用。",
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_current_weather",
            "description": "当你想查询指定城市的天气时非常有用。",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。",
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]
tool_name = [tool["function"]["name"] for tool in tools]
print(f"创建了{len(tools)}个工具，为：{tool_name}\n")

其中，

• type字段固定为"function"；

• function字段为 Object 类型；

• name字段为自定义的工具函数名称，建议使用与函数相同的名称，如get_current_weather或get_current_time；

• description字段是对工具函数功能的描述，大模型会参考该字段来选择是否使用该工具函数。

• parameters字段是对工具函数入参的描述，类型是 Object ，大模型会参考该字段来进行入参的提取。如果工具函数不需要输入参数，则无需指定parameters参数。

• type字段固定为"object"；

• properties字段描述了入参的名称、数据类型与描述，为 Object 类型，Key 值为入参的名称，Value 值为入参的数据类型与描述；

• required字段指定哪些参数为必填项，为 Array 类型。

五、总结

开发基于大模型 + function call 的 agent 应用，核心在于理解大模型如何通过函数调用与外部世界交互。只要按照明确需求、选择模型、准备工具、设计流程、开发测试这几个步骤逐步推进，小白也能快速入门。在开发过程中，遇到问题不要怕，多查阅文档、多进行测试，就能不断提升应用的效果。希望本文能为小白们提供一个清晰的入门路径，让你在人工智能应用开发的道路上迈出坚实的一步。

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