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从Function Calling到Tool Calling，AI交互模式的重大升级，开发者必看的技术演进解析。核心内容： 1. Function Calling的基础概念与应用局限 2. Tool Calling的核心优势与典型场景 3. 两种调用方式在AI Agent系统中的实际对比案例
这是最早由 OpenAI 在 GPT-4 2023 中推出的一种机制，允许你为模型注册一组函数接口，大模型基于自然语言自动输出需要调用的函数及其参数。
"function":{
"name":"get_weather",
"parameters":{
"city":"Shanghai"
}
}
你给模型定义函数，它会决定何时调用，并生成参数。
优点：
简洁、适合微服务对接
易于开发调试
模型直接“填表”输出函数名和参数
限制：
仅适合静态、结构化、无状态的调用
复杂交互无法表达（如多轮、异步、Agent协作）
Tool Calling 是 Function Calling 的扩展版 + 抽象升级版，它背后的理念是：
“大模型不是调用一个函数，而是调用一个工具，工具可以是函数、数据库、搜索器、Agent、文件系统等复合实体。”
在 GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 2.5 这些模型中，“Tool Calling” 已成为更推荐的交互模式。
在AI Agent和大模型应用中，“Tool Calling” 和“Function Calling” 是两个概念上相关、实现上逐渐分化的能力。它们的核心区别主要在于：
|
函数级调用 |
系统级调用 |
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book_meeting_room |
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{"room": "301", "time": "3pm"} |
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