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工具使用
工具使用是指 AI 模型不独自生成所有答案，而是调用搜索、计算器、数据库、外部 API 等外部工具的功能。也称为 Function calling（函数调用）。
通俗解释 它就像一位不靠死记一切、而是在需要时联系相关负责人委托工作的秘书。秘书只决定找谁做什么，实际工作由负责人完成并告知结果。
工作原理
开发者事先向模型说明可用工具的名称、功能以及所需的输入参数。模型收到问题后，如果判断需要使用工具，就会按规定格式（通常是 JSON）发出“请用这些参数运行这个工具”的请求。此时运行工具的并不是模型。收到请求的应用或服务器会实际运行工具，再把结果返回给模型。模型读取结果后，要么完成回答，要么再次调用其他工具，如此反复。
为什么重要
LLM 不了解训练截止时间之后发生的事，也不擅长精确计算或查询公司内部数据。借助工具，它可以搜索最新信息、进行精确计算，甚至执行发送邮件、登记日程等实际操作。AI 智能体、编程智能体和计算机使用功能都建立在这一能力之上。MCP 等标准的出现，就是为了让同一个工具能轻松接入多个 AI 应用。
注意事项
模型选错工具、填错输入参数或误读结果等失败情况经常发生。对于付款、删除这类难以撤回的操作，较安全的做法是在执行前设置人工确认环节。工具获取的网页文档等结果中可能藏有恶意指令，因此还存在提示词注入的风险。工具越多，工具说明占用的上下文就越多，选出合适的工具也越难。
示例
聊天机器人收到问题后进行网络搜索，再根据搜索结果作答，就是典型的工具使用。编程智能体读取文件、执行命令、运行测试，也都是通过工具调用完成的。本站介绍过的论文《从证据到行动：工具使用智能体在哪里失败》也考察了这类智能体会在哪个环节失败。
本站出现过的地方
- 论文 从证据到行动：工具使用智能体在哪里失败 2026-10-08