Tool Calling（工具调用） 工具与循环

它是什么

Tool Calling（工具调用，也叫 Function Calling）是模型在回复中以结构化数据声明「我想调用哪个工具、参数是什么」的能力——模型不会真正执行任何东西，执行永远发生在你的进程里。一次完整调用由三个参与者构成：工具声明（tools 数组，模型只能看到这份 schema）、模型请求（响应里的 tool_calls）、harness 执行（我们的代码解析参数、运行实现、回填结果）。

完整闭环：解析 → 执行 → 回填 → 二次请求

第 06 章手写的最小闭环分四步：

• 请求带 tools，模型返回 tool_calls（id / name / arguments，其中 arguments 是 JSON 字符串，必须先 JSON.parse 再校验）；
• 执行工具：按名字查表调用实现，结果必须是字符串（模型只能读文本）；
• 回填：把带 tool_calls 的 assistant 消息原样追加，再为每个调用配一条 role: 'tool' 消息，用 tool_call_id 与调用 id 一一配对；
• 用扩展后的消息数组原样发起第二次请求——模型是无状态的，丢掉任何一环，第二轮就会「失忆」答非所问。

边界与厂商差异

工具调用把「行动的选择权」交给模型、「执行权」留给 harness，安全边界就在这里：模型可以提出任何请求（包括危险的），放行与否由我们的代码决定（权限设计在第 18 章展开）。OpenAI 的 tool_calls / role: 'tool' 与 Anthropic 的 tool_use block / tool_result 载体不同，但「拿到请求 → 解析 → 执行 → 按 id 配对回填 → 二次请求」的闭环逻辑相同——这正是第 04 章的 Provider 抽象要翻译的那一层。

小结

一句话：模型负责思考，你负责动手。Tool Calling 是所有 Agent 行动的起点——把它装进一个 while 循环，就成了第 07 章的 Agent Loop。