什么是工具调用？
内容提要
工具调用是AI模型与外部工具、API或系统交互的能力，使其能检索实时数据、执行代码或触发操作。流程包括识别需求、选择工具、生成结构化请求、执行并整合结果。它区分了静态聊天机器人与功能性AI代理，支持多步骤工作流，广泛应用于客户支持、数据分析、运维监控等领域，是构建自主AI代理的核心机制。
延伸解读
工具调用与函数调用的区别
工具调用是更广泛的概念，涵盖API集成、数据库查询、代码执行等外部交互；函数调用则是其子集，特指模型为预定义函数生成结构化参数。两者常被混用，但理解这一区别有助于开发者选择正确的术语和实现方式。
工具调用的实际应用场景
工具调用已在客户支持、数据分析、运维监控和内部知识检索等领域落地。例如，支持代理可查询订单状态并更新地址，分析师可通过对话完成数据查询和图表生成，运维代理能自动诊断并修复服务器问题。这些场景展示了工具调用如何将AI从对话者转变为执行者。
工具调用的关键考量
工具调用的可靠性因模型和用例而异，基准测试如伯克利函数调用排行榜可用于评估。此外，治理和安全性至关重要，需通过平台如Unity Catalog实施访问控制和审计。选择支持MCP等标准协议的平台可简化工具集成并增强互操作性。
Q&A
什么是工具调用？
工具调用是AI模型与外部工具、API或系统交互的能力，使其能检索实时数据、执行代码或触发操作。它使模型能够超越训练数据的限制，执行实际任务。
工具调用和函数调用有什么区别？
函数调用是工具调用的子集，特指模型为预定义函数生成结构化参数。工具调用是更广泛的概念，涵盖API集成、数据库查询、代码执行等所有外部交互。
工具调用的工作流程是怎样的？
工具调用遵循一个循环：模型识别需要外部工具，选择合适的工具，生成结构化请求（如JSON），由应用层执行，然后将结果整合到最终回答中。复杂任务可能需要多次调用。
工具调用有哪些常见类型？
常见类型包括：数据检索（如查询数据库、搜索API）、代码执行（如运行Python脚本）、动作触发（如发送邮件、更新CRM）以及物理系统集成（如监控传感器数据）。
工具调用在现实中有哪些应用案例？
例如：客户支持代理查询订单状态、数据分析师通过AI获取销售数据并生成图表、运维团队用代理监控服务器并自动修复、员工通过AI助手快速查找HR政策。
Databricks如何支持工具调用？
Databricks通过Agent Bricks平台支持工具调用，原生支持MCP协议，提供Agent SDK、AI Playground等工具，并集成Unity Catalog进行治理。
工具调用对AI代理的重要性是什么？
工具调用是AI代理能够采取行动的核心机制。没有工具调用，代理只能进行对话；有了它，代理可以查询数据库、调用API、执行代码，从而完成实际任务，成为真正的自主代理。
