工具调用是让大模型在回答过程中请求执行外部函数的能力，模型负责判断「该调什么、传什么参数」，真正的执行由业务系统完成。
本文由北京国信诚商互联网科技有限公司整理 · 更新于 2026-10-31基本定义
工具调用（Function Calling，也称 Tool Use）是指开发者预先向模型描述一组可用函数及其参数结构，模型在对话中判断需要调用哪个函数、生成符合结构的参数，由业务系统执行后把结果回传给模型继续生成答案。
它解决了大模型「只会说、不会做」的问题：查库存、下单、发邮件这类动作，模型本身没有能力执行，但可以决定何时调用、调用谁。
一次调用的完整流程
理解这条链路，才能判断问题出在哪一环。
- 注册：把函数名称、用途、参数结构告知模型
- 判断：模型根据用户意图决定是否调用、调用哪个
- 生成参数：模型输出结构化参数，通常为 JSON
- 执行：业务系统校验参数并执行真实操作
- 回传与生成：结果返回模型，模型组织自然语言答复
常见失败原因
工具调用出错，多数不是模型能力问题，而是设计问题。
- 函数描述含糊：模型不知道何时该用，导致该调不调
- 参数缺少约束：出现必填缺失、类型错误
- 工具过载：一次给几十个函数，选择准确率下降
- 缺少幂等与校验：重复调用造成重复下单等严重后果
设计原则
实践中有三条经验：函数粒度要小且语义单一，一个函数只做一件事；关键写操作必须加幂等键与二次确认；把高频场景拆成独立工具集，按对话场景动态挂载，避免全部堆给模型。工具调用做扎实，智能体才谈得上可靠。
常见问题
工具调用需要模型支持吗？
需要。主流大模型均已支持，但各家参数格式略有差异，通常由开发框架做适配层。
模型会自己编造参数吗？
会。必须做参数校验与白名单，不能把模型输出直接当作可信输入执行。
工具调用和MCP的关系？
工具调用是模型侧的能力机制，MCP 是工具接入的标准化协议，两者可以配合使用。