AI Agent的主流设计模式之工具调用模式

为什么需要工具调用？

LLM本质上是“静态”的，它的知识截止于训练数据，且无法直接与外部世界交互。工具调用就是为了解决LLM的三大核心局限：

通过工具调用，Agent获得了“手”和“眼睛”，可以像人一样使用计算器、浏览器、API来完成任务。

from openai import OpenAI
import json
import random
import os

client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" # 阿里云兼容模式地址
)

# 1. 定义工具列表
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_current_weather",
"description": "查询指定城市的天气",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {"type": "string", "description": "城市名称"}
},
"required": ["location"]
}
}
}
]

# 2. 模拟工具函数
def get_current_weather(arguments):
location = json.loads(arguments)["location"] if isinstance(arguments, str) else arguments["location"]
weather = random.choice(["晴天", "多云", "小雨"])
return f"今天{location}的天气是{weather}。"

# 3. 对话流程
messages = [{"role": "user", "content": "南京天气怎么样？"}]
response = client.chat.completions.create(
model="qwen-plus", # 也可用 qwen-max, qwen-turbo 等
messages=messages,
tools=tools
)

assistant_msg = response.choices[0].message
messages.append(assistant_msg)

# 4. 如果模型要求调用工具
if assistant_msg.tool_calls:
tool_call = assistant_msg.tool_calls[0]
func_name = tool_call.function.name
func_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
print(f"调用工具：{func_name}，参数：{func_args}")
# 执行本地工具函数
tool_result = get_current_weather(func_args)
# 将工具结果返回给模型
messages.append({
"role": "tool",
"tool_call_id": tool_call.id,
"content": tool_result
})
# 第二次调用模型生成最终回答
final_response = client.chat.completions.create(
model="qwen-plus",
messages=messages,
tools=tools
)
print(f"最终回答：{final_response.choices[0].message.content}")