Function Calling与Agent：让LLM连接真实世界
大语言模型本身只能生成文本，但通过工具使用（Function Calling）技术， 我们可以让模型调用外部API、查询数据库、执行计算等，大大扩展其能力边界。 而智能体（Agent）则是在此基础上，赋予模型自主规划、决策和执行复杂任务的能力。 本讲将介绍Function Calling的原理和实现，探讨Agent的架构设计和经典框架（如ReAct）， 帮助你构建能够自主解决问题的智能系统。
Function Calling（函数调用）是指大语言模型能够识别用户意图， 并生成结构化的函数调用请求，由外部系统执行具体操作。 这让模型可以查询数据库、调用API、执行计算等，突破纯文本生成的限制。
工作流程
定义函数
向模型提供可用函数的描述（名称、参数、功能说明）
模型判断
模型根据用户输入判断是否需要调用函数
生成调用
模型生成函数名和参数（JSON格式）
执行函数
外部系统执行函数，返回结果
生成回复
模型基于函数结果生成自然语言回复
示例：天气查询
用户输入：
"北京明天天气怎么样？"
函数定义：
{
"name": "get_weather",
"description": "获取指定城市的天气信息",
"parameters": {
"city": "城市名称",
"date": "日期（今天/明天/后天）"
}
}模型生成的函数调用：
{
"function": "get_weather",
"arguments": {
"city": "北京",
"date": "明天"
}
}函数执行结果：
{
"city": "北京",
"date": "2024-03-16",
"weather": "晴转多云",
"temperature": "15-25°C",
"wind": "北风3级"
}模型最终回复：
"根据天气预报，北京明天（3月16日）是晴转多云的天气，气温15-25°C，北风3级。 建议您穿着舒适的春季服装，可以准备一件薄外套。"
✅优势
⚠️挑战
Agent（智能体）是一个能够感知环境、自主决策并采取行动以实现目标的系统。 在大语言模型的背景下，Agent是指能够使用工具、规划步骤、迭代执行任务的自主智能系统。 与简单的问答不同，Agent可以分解复杂任务、制定计划、调用多个工具，直到完成目标。
Agent的核心组件
将复杂任务分解为子任务，制定执行计划
存储和检索历史信息，保持上下文连贯性
调用外部工具和API完成具体操作
评估执行结果，调整后续策略
ReAct（Reasoning and Acting）是一个经典的Agent框架， 将推理（Reasoning）和行动（Acting）交替进行。 Agent先思考（Thought），再行动（Action），然后观察结果（Observation）， 循环往复直到完成任务。这种交替模式让Agent能够动态调整策略。
ReAct循环
Thought：分析当前情况，决定下一步做什么
Action：调用工具或执行操作
Observation：获取行动结果，作为下一轮输入
示例：预订餐厅
用户请求：
"帮我预订明天晚上7点的川菜餐厅，4个人"
循环1
Thought：需要先搜索符合条件的川菜餐厅
Action：search_restaurants(cuisine="川菜", capacity=4)
Observation：找到3家餐厅：蜀香园、辣妹子、川味源
循环2
Thought：需要检查明天晚上7点的可用性
Action：check_availability(restaurant="蜀香园", date="明天", time="19:00", people=4)
Observation：蜀香园有空位
循环3
Thought：可以预订了
Action：make_reservation(restaurant="蜀香园", date="明天", time="19:00", people=4)
Observation：预订成功，确认号：R20240316001
最终回复：
"已成功为您预订蜀香园餐厅，明天（3月16日）晚上7点，4位。预订确认号是R20240316001。 请准时到达，如需取消请提前2小时联系餐厅。"
💡ReAct的优势
工具定义的质量直接影响模型能否正确调用函数。 一个好的工具定义应该清晰、完整、准确。
使用动词+名词的命名方式，功能一目了然。
get_weather, send_email, calculate_price
func1, do_something, handler
明确说明函数的功能、适用场景和注意事项。
示例："获取指定城市的实时天气信息，包括温度、天气状况、风力等。 支持的城市包括全国主要城市。返回未来24小时的天气预报。"
每个参数都要说明类型、是否必需、取值范围。
"parameters": {
"city": {
"type": "string",
"required": true,
"description": "城市名称（如北京、上海）"
},
"days": {
"type": "integer",
"required": false,
"default": 1,
"description": "预报天数，1-7之间"
}
}在描述中提供调用示例，帮助模型理解用法。
"示例调用：get_weather(city='北京', days=3)
示例返回：{"temp": 25, "condition": "晴"}"
管理日程、发送邮件、预订服务等日常任务
工具：日历API、邮件API、预订平台API
查询数据库、生成报表、可视化分析
工具：SQL查询、Python执行、图表生成
查询订单、处理退换货、解答问题
工具：订单系统、库存查询、物流追踪
文献检索、数据收集、实验分析
工具：论文数据库、Web搜索、数据处理
监控系统、部署应用、故障排查
工具：监控API、部署脚本、日志查询
智能对话、任务引导、动态剧情
工具：游戏状态查询、物品系统、任务系统
挑战1：工具选择错误
模型选择了不恰当的工具，或参数提取不准确。
解决方案：
挑战2：循环停不下来
Agent陷入无限循环，重复调用相同的工具。
解决方案：
挑战3：工具调用失败
API超时、参数错误、权限不足等导致工具执行失败。
解决方案：
挑战4：成本过高
Agent多次调用模型，token消耗巨大。
解决方案：
挑战5：安全性风险
Agent可能被诱导执行危险操作或泄露敏感信息。
解决方案：
对于复杂任务，可以使用多个专门化的Agent协同工作， 每个Agent负责特定的子任务，通过协作完成整体目标。
协作模式
Agent按固定顺序依次处理任务，如：研究员Agent → 作家Agent → 编辑Agent
适用于：报告生成、内容创作等有明确流程的任务
多个Agent同时处理不同方面，最后汇总结果
适用于：多维度分析、并行数据收集
管理Agent分配任务给执行Agent，监控进度
适用于：复杂项目管理、多步骤工作流
多个Agent从不同角度分析问题，通过辩论达成共识
适用于：决策支持、方案评估
📋多Agent系统设计要点
让LLM能够调用外部工具，从纯文本生成扩展到实际操作
具备规划、记忆、工具使用、反思能力的自主智能系统
从简单场景开始，逐步增加复杂度，注重安全和成本控制
完整的讲义PDF，包含所有图表和详细内容