《60天AI学习计划启动 | Day 27: Function Calling 工具设计最佳实践》

Day 27：Function Calling & 工具设计最佳实践

学习目标

• 梳理 工具（functions）在实际业务里的定位
• 掌握 函数 Schema 设计要点（参数、类型、幂等性）
• 会设计 一套“AI 只做决策，人类/服务做执行”的调用模式

---

核心知识点

• 1. 工具职责划分

  • LLM 负责：理解意图 + 选择工具 + 组装参数
  • 工具负责：真实世界操作 / 数据查询 / 写入 / 调用外部服务
  • 关键原则：
    • 工具要 清晰、单一职责（一个函数只干一件事）
    • 工具名 + description 要让 LLM 一眼知道“什么时候该用它”

• 2. 函数 Schema 设计

  • 参数设计：
    • 尽量用 简单扁平结构（string/number/enum/object），减少嵌套
    • 对枚举/范围用 enum / minimum / maximum 明确约束
    • 所有必填字段放在 required 里，description 写清楚业务含义
  • 返回值：
    • 工具返回真实数据结构（如订单详情、配置 JSON），不要塞“自然语言”；自然语言让 LLM 来生成
    • 返回里带上 trace 信息（requestId / source 等），方便日志和排错

• 3. 调用模式（两阶段）

  • 推荐模式（你项目也容易集成）：
    1. 阶段1：LLM 分析意图 → 选择工具 + 构造参数（function_call）
    2. 阶段2：后端接 function_call → 真正执行 → 把结果再喂回 LLM 做自然语言解释
  • 好处：
    • 在阶段2 可以做人为/服务侧的权限校验、风控、审计
    • 即使 LLM 构造了“危险调用”，也能在阶段2 拦截

---

实战作业（建议）

• 作业 1：为你业务里一个功能写函数 Schema 草稿

  • 例如「查询某项目的质量日报」：
    • 参数：{ projectId: string, date: string(YYYY-MM-DD) }
    • 要求：description 写清楚 projectId 对应什么、date 是否必填/默认今天

• 作业 2：设计一个两阶段调用流程时序图

  • 包含：用户 → LLM → function_call → 后端工具执行 → LLM 解释 → 前端展示
  • 标清楚：在哪一步做权限校验，在哪一步记录日志

• 作业 3：列出 3 条“绝不做成工具”的操作

  • 如：
    • 直接删除真实数据
    • 直接发钉钉/邮件给大量用户
    • 改权限/角色配置
  • 这些操作要么只做人肉确认，要么加双重确认/审批流

---

思考 / 笔记要点

• 盘点你当前项目里 已经有的 API/服务，哪些可以“包装成工具”给 LLM 调用，哪些需要人为兜一层
• 思考：如果以后要做 AI Agent 自动跑质量巡检/报表生成，工具层应该长什么样，哪些操作必须有“安全挡板”
• 可以写一篇：《在业务系统里给 LLM 设计工具调用，我总结的 5 条经验》，把 Schema 设计 + 安全控制一起写进去