函数调用的标准闭环是：定义工具 schema → 模型返回 tool_call → 你的代码执行函数 → 把结果作为 tool 消息回喂 → 模型给出最终回答。模型只负责「选工具、填参数」，真正执行永远在你的代码里。工具要小而专（get_user_profile、get_user_orders、create_ticket），不要做一个 do_everything；可用 tool_choice 强制/禁止调用，独立的多个调用可并行，有副作用或有顺序依赖的必须串行。
适用场景：让助手查订单、查库存、建工单、订会议等需要连真实业务系统的功能。
function-calling tool-calling agent tools
操作步骤
- 每个工具写清 name、description（模型靠它选工具，要像写给同事看）和参数 schema，能 strict 就 strict。
- 执行前校验参数并鉴权：这个用户有没有权调用这个工具、查这条数据。
- 把函数结果（或错误信息）按 tool 角色回喂，并把完整的 assistant 消息（含 tool_calls 字段）保留在历史里，多轮工具对话漏了这一步容易断链。
- 建一组「提示词→期望工具→期望参数」的标注样本，每次换模型/改提示词都回归测一遍调用准确率。
代码示例
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_order_status",
"description": "Query the delivery status of an order by its order id.",
"parameters": {"type": "object", "properties": {"order_id": {"type": "string"}}, "required": ["order_id"]},
},
}]
# resp = client.chat.completions.create(model="your-model-id", messages=msgs, tools=tools)
# 若 resp.choices[0].message.tool_calls 非空：执行你的函数，再把结果以 role="tool" 回喂后二次调用接入本站 API：先确认本站目标模型支持 tool calling（拿上面最小例子实测），支持程度因模型而异；客服等场景默认只开放只读工具，写操作加二次确认。
注意事项
- ⚠️ 常见翻车五件套：参数不是合法 JSON、编造不存在的工具名、漏必填参数、参数类型错、提示词注入骗模型调用危险工具
- ⚠️ 工具描述含糊导致选错工具——先改描述再怪模型
- ⚠️ 并行调用里混入有副作用的工具