AI大厂面试200问-第四章

四、工具调用与 MCP 协议（Q22–Q30）

Q22：Function Calling 的完整工作流程与容错

面试官：「Function Calling 已经是 Agent 的基本功了。你完整描述一下它的工作流程，以及 LLM 选错工具或填错参数时你怎么处理？」

高分回答：

「Function Calling 的本质是——LLM 只负责输出 JSON，代码负责执行。记住这个原则，很多安全问题就有了答案。」

完整流程分六步：

1. 工具注册。把工具的 JSON Schema（名称、描述、参数定义）注入到 LLM 请求的tools字段。Schema 的质量直接决定调用准确率——我这道题后面会详细展开。
2. LLM 推理。LLM 根据用户意图和上下文决定——直接回答、还是调用工具。如果决定调用，输出tool_calls数组——包含工具名、参数 JSON、和一个内部的 call_id。
3. 参数校验。代码层对 LLM 输出的参数做 JSON Schema 校验。类型不对？数值超范围？必填参数缺失？任何一个校验失败，不直接执行，而是把错误信息反馈给 LLM 让它修正。我们允许最多 2 次修正尝试，2 次还