第 06 章测验

对应章节：Tool Calling 手动全流程

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Q1模型返回 tool_calls 时，assistant 消息的 content 字段通常是？模型的部分回答文本，与 tool_calls 并存 null——这一轮模型没有回答问题，而是请求调用工具工具的执行结果用户原始问题的复述

Q2模型返回的 tool_calls 中，function.arguments 是什么类型？一个已解析好的 JavaScript 对象一段 JSON 字符串，需要先 JSON.parse 才能使用一个 JSON Schema 一个 base64 编码的参数列表

Q3响应中 finish_reason 为 'tool_calls' 意味着什么？模型已经给出最终答案，对话结束模型停下来是因为要请求调用工具，这轮输出不是最终回答请求参数有误，需要重试模型被截断，输出不完整

Q4执行完工具后执行了如下回填，第二轮请求模型仍答非所问。这段回填缺了什么？缺了 role 字段缺了 tool_call_id——结果与哪个调用配对无从得知 content 必须是对象而不是字符串缺了 type: 'function' 字段

Q5下面的第二轮请求只回填了工具结果，模型表现「失忆」，看不到自己刚才请求过 get_weather。还缺了什么？缺了带 tool_calls 的 assistant 消息——模型看不到自己的请求记录缺了 model 字段缺了 system 消息 toolMessages 的顺序反了

Q6模型在同一轮返回了两个 tool_calls（查北京和上海的天气），正确的处理方式是？只执行第一个，忽略第二个并发执行两个，结果按 tool_calls 顺序排列，各配一条带自己 tool_call_id 的 tool 消息回填把两个结果合并成一条 tool 消息回填必须串行执行，第一个完成才能执行第二个

Q7关于畸形输出的兜底，正确的原则是？ arguments 解析失败直接抛异常，让上层发现错误工具不存在时终止整个对话任何畸形都不炸掉对话，回填一条说明性消息（如 Error: unknown tool: xxx），让模型看到错误后自行恢复结果过长时原样回填，保证信息完整

Q8Anthropic 的 tool_use 与 OpenAI 的 tool_calls 相比，以下说法正确的是？ Anthropic 的参数（input）也是 JSON 字符串，同样需要 parse 两者配对机制相同（用 id 与结果配对），只是载体不同：tool_result block vs role:tool 消息 Anthropic 不需要把结果回填给模型两者协议完全相同，只是字段名略有差异