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工具设计与函数调用

函数调用（Function Calling / Tool Use）是 LLM 与外部世界交互的标准协议：模型不直接执行代码，而是输出一个结构化的调用意图，由宿主程序执行后把结果回填。

协议机制

一次工具调用涉及三个角色：模型（决策方）、宿主（执行方）、工具（能力方）。

宿主 ──发送 [上下文 + 工具清单]──→ 模型
宿主 ←──返回 [tool_call: 名称 + JSON 参数]── 模型
宿主 ──执行工具──→ 工具
宿主 ──回填 [role: "tool" 的结果消息]──→ 模型
（循环，直到模型返回纯文本）

工具清单用 JSON Schema 声明，这是模型对工具的全部认知来源：

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "search_employee",
        "description": (
            "按姓名检索员工基础信息。返回字段：部门、岗位、入职日期。"
            "同名多人时返回候选列表，此时应向用户澄清而不是猜测。"
        ),
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "name": {"type": "string", "description": "员工姓名，全名"},
                "department": {
                    "type": "string",
                    "enum": ["教研部", "IT部", "市场部"],
                    "description": "可选，用于同名消歧",
                },
            },
            "required": ["name"],
        },
    },
}]

描述工程

工具描述是写给模型看的 API 文档。高描述质量的要点：

说明"何时用"而不只是"是什么"："当问题涉及私有知识时调用" 比 "检索知识库" 信息量大得多；
说明返回结构：模型需要知道返回什么才能规划下一步；
说明边界与歧义处理：如上面的"同名多人返回候选列表"，提前约定了消歧策略；
给出典型调用：复杂参数（如查询语法、日期格式）附一个示例值。

反面模式：动词含糊（process、handle）、一个工具塞十几个参数、用自由字符串表达枚举语义。

参数与返回值

参数：强类型、必填最小化、枚举约束。模型填自由字符串的出错率远高于受限字段。日期、ID 等格式在 description 中写死格式（如 YYYY-MM-DD）。

返回值：结构化优先（JSON），并控制体积——完整结果很大时返回摘要 + 一个"取全文"的后续工具（如 read_file(path, offset, limit)）。大结果全量回填上下文是成本与注意力双输的设计。

{
  "ok": true,
  "found": 1,
  "items": [{"name": "张伟", "department": "教研部"}],
  "hint": "如需详细档案可调用 get_employee_profile"
}

错误设计：可行动优先

错误信息是给模型的修复指引。分级处理：

错误类型	返回方式	模型可采取的动作
参数错误	指出字段、期望格式、可选值	修正参数重试
资源不存在	列出相近候选	换目标或向用户澄清
权限不足	明确说明无权限	走人工 / 放弃该路径
服务故障	保留错误类别，建议稍候重试	重试一次后转告用户

{
  "ok": false,
  "error_type": "invalid_argument",
  "message": "department 必须是以下之一：教研部/IT部/市场部，收到 '教务处'"
}

绝对不要做的：异常吞掉返回空字符串、把堆栈原文直接回填（噪声大且可能泄敏）、静默降级返回错误数据。

工具数量管理

单轮可见工具越多，选择正确率越低。经验阈值在十几个量级，超过后：

分组路由：入口先分类，每组挂载自己的工具子集；
工具检索：把工具描述本身向量化，按任务检索出候选工具再注入清单；
命名前缀：db_query、db_schema、web_search，让同类工具在命名上成簇。

MCP：工具接入的开放协议

传统做法里每个应用为每个模型重新实现一遍工具接入。Model Context Protocol（MCP）将其标准化：工具提供方实现一次 MCP Server（暴露 tools / resources / prompts 能力），任何支持 MCP 的客户端（IDE、聊天应用、Agent 框架）即插即用。

Agent 宿主（MCP Client）──标准协议──→ MCP Server（文件系统）
                            ├──→ MCP Server（数据库）
                            └──→ MCP Server（内部业务 API）

对自建系统的价值：工具层与应用层解耦，团队可以独立迭代"能力面"；对生态的价值：一个社区维护的 MCP Server，所有接入方共享。MCP 不改变工具设计的基本功——描述质量、错误设计仍然是决定使用效果的第一因素。

安全边界

最小权限：每个工具只授予完成其职能所需的最小权限，凭据由宿主持有，模型永远只见到参数；
参数白名单校验：模型输出的参数必须过服务端校验（路径穿越、SQL 注入、越权 ID），不能信任模型输出的合法性；
高危操作显式确认：删除、外发、支付类工具，执行前转人工确认；
注入防御：工具返回的内容（网页、文档）可能包含诱导模型的指令，对外部内容做隔离标注，并限制其能触发的操作级别，详见评测与安全。

协议机制​

描述工程​

参数与返回值​

错误设计：可行动优先​

工具数量管理​

MCP：工具接入的开放协议​

安全边界​