工具使用模式使代理能够与外部系统实时交互，通过函数调用根据用户请求决定使用工具，生成结构化调用并执行，最终返回结果。这种模式扩展了大型语言模型的能力，适用于多种应用场景。

谷歌宣布Gemma 3n在LiteRT Hugging Face社区预览，支持文本、图像、视频和音频输入。该多模态小语言模型有2B和4B参数变体，适合企业使用。Gemma 3n采用选择性参数激活技术，支持高效管理，并推出量化工具以减少模型大小和延迟。此外，还发布了AI Edge On-device Function Calling SDK，允许模型执行实际操作。

Kiran在Thoughtworks担任首席工程师，专注于数据和AI。他利用函数调用使大型语言模型与外部系统交互，开发智能购物代理，解析用户意图并执行相关操作。该代理使用Python编写，能够处理用户请求并提供产品搜索和详细信息。

Agentica是一个专注于函数调用的TypeScript AI框架，简化AI代理的创建。用户通过导入TypeScript类和Swagger/OpenAPI文档，可以轻松构建高质量的AI助手，超越Siri。Agentica采用四种策略来解决复杂性，提高成功率，使AI开发变得简单，任何人只需创建函数即可成为AI开发者。

防抖（debounce）是编程中的一个重要概念，用于限制函数在短时间内的多次调用。常见应用包括搜索框，用户输入后延迟500毫秒再发起查询，以减少数据库请求。防抖可通过定时器实现，适用于多种编程语言和场景。

本文讨论了现代大语言模型中的函数调用概念，强调其重要性和应用。通过示例代码展示如何使用函数调用获取信息，并介绍了JSON Schema的使用。尽管手动编写JSON Schema繁琐，但可以借助Typia等工具简化流程。此外，团队正在开发Agentica库，以便让更多人轻松创建代理。

大型语言模型（LLMs）与外部系统的集成改变了企业与技术的互动方式。集成包括两个关键过程：将用户提示转化为结构化函数调用和在有序系统中执行这些调用。函数调用将自然语言转化为可执行命令，而模型上下文协议（MCP）确保命令高效一致地执行。理解这两者的区别对企业AI集成至关重要。

本文介绍了如何利用LangGraph和Deepseek-R1构建多智能体聊天机器人，结合函数调用和Agentic RAG技术，优化信息检索，克服传统RAG的局限性。文章详细阐述了数据处理、文档检索和回答生成的构建过程，展示了复杂任务的自动化实现。

node-llama-cpp已优化DeepSeek R1模型，提升了函数调用的性能与稳定性。示例代码展示了如何获取当前时间。建议首次使用7B模型，后续查询可选择更大模型。

Copilot在Visual Studio中推出了“函数调用”功能，能够自动搜索相关代码和工具，提升用户体验。用户只需用自然语言描述需求，Copilot即可提供相关信息。该功能还支持知识检索和工作流程自动化，鼓励用户更新Visual Studio并反馈。

本文介绍了一个使用Google Gemini API获取天气信息的Python程序。该程序通过用户输入的经纬度调用天气API，并返回当前温度。

DeepHermes 3 是 Nous Research 最新的人工智能模型，具备推理与自然语言处理能力，能够在直观响应与深度推理之间灵活切换，提升对话的连贯性和复杂逻辑处理能力，适用于财务报告和客户服务等多种场景。

AI模型通过函数调用与外部工具互动，能够实时获取信息、自动化任务和处理复杂工作流程，提升了实用性和动态性。

本文介绍了如何使用Python实现函数调用，包括基本设置、函数定义、调用示例及最佳实践，如输入验证和安全考虑。遵循这些指导可以创建强大且可靠的函数调用实现。