如何通过函数调用解锁大语言模型的强大行动力？

一、前言：别再只让大模型“嘴硬”了！

你是不是也常常被那种“AI 嫩聊嫩说却干不了事”的尴尬场景搞得抓狂？

我曾经在深夜里对着屏幕敲代码， 想让模型帮我订机票， 太虐了。 它却只会给我一堆旅游攻略——真是又好笑又心疼。

于是 我决定把Function Calling这颗“黑科技”塞进大语言模型的脑袋，让它从“光说不练”升级成“说到Zuo到”。 我持保留意见... 下面就跟着我这位半吊子程序员一起，摸索那条通往实际行动力的坎坎坷坎吧！

二、什么是 Function Calling？

优化一下。 简单说它是模型和外部工具之间的桥梁。开发者先把一堆函数列出来模型在理解用户意图后自己决定要不要叫这些函数来帮忙。

一针见血。 这就像给 AI 安装了“手脚”， 它不再是只会说故事的老顽童，而是嫩真的去搬砖、去买咖啡。

三、 核心流程：从提问到施行，一气呵成

def get_current_wear:
    # 模拟真实天气API
    temperature = -1
    if '杭州' in location: temperature = 10
    if '上海' in location: temperature = 36
    if '深圳' in location: temperature = 37
    return ({
        "location": location,
        "temperature": temperature,
        "unit": unit,
        "forecast": 
    })

内卷... 上面这段代码就是我们要给模型使用的“小工具”。接下来模型会：

1. 收到用户输入。
2. 判断是否需要调用 get_current_wear。