你有沒有想過，為什么 AI 能回答“今天上海天氣怎么樣？”這種實時問題，甚至幫你預(yù)訂機票？明明它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止到去年，怎么會對現(xiàn)在的事情了如指掌？

答案就藏在一個核心技術(shù)里——工具調(diào)用（Tool Calling）。

簡單說，工具調(diào)用就是讓大模型在遇到自己搞不定的問題時，能像我們一樣，打開一個“工具箱”，借用外部工具來完成任務(wù)。

這個“工具箱”里什么都有：網(wǎng)頁搜索、計算器、API 調(diào)用、數(shù)據(jù)庫查詢……任何能幫它完成特定任務(wù)的，都可以是它的工具。

目前，工具調(diào)用技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，幾乎所有主流的 AI 大模型和開發(fā)平臺都已支持。

AI 真的會“自己”調(diào)用工具嗎？

一聽到“工具調(diào)用”，很多人會誤以為是 AI 服務(wù)器自己去執(zhí)行了某個工具。

大錯特錯！

真相是：AI 只負責(zé)“提要求”，而真正干活的，是我們自己的應(yīng)用程序。

整個過程更像是一個分工明確的團隊協(xié)作。我們以“什么是 MCP？”這個問題為例，看看團隊是如何配合的：

1. 用戶：提出問題：“什么是 MCP？”
2. 程序（項目經(jīng)理）：將問題轉(zhuǎn)達給 大模型（技術(shù)專家）。
3. 大模型（技術(shù)專家）：分析后發(fā)現(xiàn)知識庫里沒有，判斷需要上網(wǎng)搜索，于是向程序提要求：“我需要用「網(wǎng)頁抓取工具」查一下，關(guān)鍵詞是 MCP”。
4. 程序（項目經(jīng)理）：收到請求，立刻安排 網(wǎng)頁抓取工具（實習(xí)生） 去執(zhí)行。
5. 網(wǎng)頁抓取工具（實習(xí)生）：勤勤懇懇地完成抓取，把數(shù)據(jù)返回給程序。
6. 程序（項目經(jīng)理）：將抓取到的信息整理好，再次交給 大模型（技術(shù)專家）。
7. 大模型（技術(shù)專家）：閱讀信息，總結(jié)提煉，生成一份通俗易懂的回答。
8. 程序（項目經(jīng)理）：最后，將這份完美的答案呈現(xiàn)給用戶。

看明白了嗎？AI 只是“大腦”，負責(zé)思考和決策，而我們的應(yīng)用程序才是“手腳”，負責(zé)執(zhí)行和落地。

為什么要設(shè)計得這么“麻煩”？

你可能會問：為什么不讓 AI 直接調(diào)用工具，一步到位？這樣來回傳遞不浪費時間嗎？

這背后最重要的考量是——安全！

這種設(shè)計確保了 AI 永遠無法直接觸碰你系統(tǒng)的核心資源。所有操作都必須經(jīng)過你程序的“批準(zhǔn)”，你擁有絕對的控制權(quán)，可以決定 AI 能做什么，不能做什么。

舉個極端點的例子：假如你開發(fā)了一個“房屋爆破”工具。

• 現(xiàn)在的方式：用戶對 AI 說“幫我把這棟樓炸了”。AI 分析后，會向你的程序申請：“我需要使用「房屋爆破」工具”。這時，你的程序可以立刻拒絕這個危險請求，從而避免災(zāi)難。
• 如果 AI 直接調(diào)用：AI 覺得這個需求很合理，直接就執(zhí)行了。等你反應(yīng)過來，房子可能已經(jīng)沒了。

把決定權(quán)留在我們自己手里，既能利用 AI 的智慧，又能保證系統(tǒng)的安全，還能減輕 AI 服務(wù)器的負擔(dān)，何樂而不為呢？

工具調(diào)用 vs 功能調(diào)用

如果你在看技術(shù)文檔時遇到 Function Calling（功能調(diào)用） 這個詞，別懵，它和 Tool Calling（工具調(diào)用） 說的完全是同一件事！只是不同廠商或開發(fā)者習(xí)慣的叫法不同。

Spring AI 的官方文檔開篇就明確了這一點：

我個人更喜歡“工具調(diào)用”這個說法，因為它更形象。“Function”一聽就像是程序員的黑話，而“工具”則更加通俗易懂，不是嗎？

好了，今天關(guān)于“工具調(diào)用”的分享就到這里。

希望這篇文章能幫你徹底搞懂 AI 是如何借助外部力量變聰明的。如果你覺得有收獲，不妨點個贊、在看，或者分享給更多朋友。

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