文章目录
- 一、本篇目标
- 二、核心概念:模型为什么能够调用工具
- 1. 工具调用的本质
- 2. 工具描述与参数 Schema
- 3. 工具调用的完整生命周期
- 三、深入理解:工具调用的关键细节
- 1. 模型如何决定调用什么工具
- 2. 参数 Schema 的设计原则
- 3. 工具调用的两种模式
- 四、案例分析:常见的工具调用失败
- 1. 案例 1:参数类型错误
- 2. 案例 2:必填字段缺失
- 3. 案例 3:工具选择错误
- 4. 案例 4:工具结果处理不当
- 五、项目需求:为 WorkMate 增加工具调用能力
- 六、准备开发环境
- 七、实现带工具调用的 Agent
- 这段代码真正做了什么
- 八、运行效果
- 九、常见问题与排错
- 1. 模型不调用工具
- 2. 工具参数错误
- 3. 工具执行失败
- 4. 模型没有基于工具结果回答
- 十、工程化改进:现在还不能上线
- 十一、本篇小结
- 十二、课后练习
- 练习 1:增加一个数据库查询工具
- 练习 2:实现工具调用日志
- 练习 3:增加工具调用确认
- 阶段验收
✍创作者:全栈弄潮儿
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📙 专栏:AI Agent 开发实战:从 0 到生产级智能体
这是《AI Agent 开发实战:从 0 到生产级智能体》的第 5 篇,也是第二阶段的开篇。
前四篇我们搭建了 Agent 骨架,实现了多轮对话、上下文管理和结构化输出。但你可能已经发现一个问题:Agent 只能说话,不能做事。它能分析任务优先级,但不能真正去查询天气、发送邮件或操作数据库。
本篇要解决这个问题。我们会学习 Tool Calling 的工作原理,让 Agent 能够识别工具、调用工具、并把工具结果融入回答。
完成后,你会得到一个能够调用工具的 Agent,它能够: