3.2 创建一个工具

LLM本身并不会直接执行代码或调用函数，它被训练的核心能力是生成文本。 如何让LLM学会调用函数的过程，核心思想是模型不直接调用，而是“请求”调用。工具其实就是一些代码/函数。如今的主流语言模型都经过直接训练去使用工具，没有训练就必须得写提示词来告诉模型如何使用工具。

*早期方法（手动提示工程）**：

• 在 LLM 尚未被直接训练来使用工具时，开发者必须通过编写详细的系统提示词来“告诉” LLM 如何请求调用工具。

• 例如，指示 LLM 在需要调用 get_current_time 工具时，必须输出特定格式的文本：“FUNCTION: get_current_time()”。

• 这种方法虽然有效，但需要开发者手动处理 LLM 的输出，解析其意图，然后执行相应的函数。

• 现代方法：

  • 当前主流的 LLM 都经过了直接训练，能够原生地理解何时以及如何请求调用工具。
  • 开发者不再需要像过去那样在提示词中硬编码特定的触发语法（如全大写的 “FUNCTION”），而是只需向 LLM 提供工具的描述和可用性，模型会自行决定何时调用。

实现工具使用：

1. 开发者编写工具函数：例如 get_current_time()。
2. 开发者编写系统提示词 (System Prompt)：告诉模型，如果它想使用某个工具，应该如何格式化它的输出。
3. 模型根据提示词输出特定格式的文本：这个文本不是最终答案，而是一个“请求”，例如 FUNCTION: get_current_time()。
4. 开发者编写解析代码：读取模型的输出，识别出这个“请求”，然后真正地调用对应的函数。
5. 将函数结果回传给模型：把函数返回的结果作为新的上下文输入给模型，让它生成最终的自然语言回复。

就像你不能直接命令一个只会说话的人去帮你买咖啡，但你可以告诉他：“如果你想去买咖啡，请说‘我要买一杯美式’。” 然后你听到这句话后，自己去帮他买。

一、手动提示工程方法详解

以 get_current_time 工具为例，展示完整的交互流程：

步骤一：提供工具和系统提示

1. 实现工具：开发者编写好 get_current_time() 函数。
2. 设计系统提示 (System Prompt)：编写一个提示词，明确告知 LLM 它可以访问这个工具，并规定调用它的精确格式。

   You have access to a tool called get_current_time. To use it, return the following exactly:
   FUNCTION: get_current_time()

步骤二：用户提问与模型响应

1. 用户提问：“What time is it?”
2. LLM 决策：LLM 分析问题后，意识到需要获取当前时间。
3. LLM 输出：根据系统提示的要求，LLM 不会直接回答，而是输出预设的触发文本：

   FUNCTION: get_current_time()

步骤三：开发者代码介入

1. 解析输出：开发者编写的程序读取 LLM 的输出。
2. 识别意图：检查输出中是否包含 “FUNCTION” 关键字。
3. 提取参数：如果包含，则提取出要调用的函数名 get_current_time 及其参数（此例中无参数）。
4. 执行工具：程序实际调用 get_current_time() 函数，获得返回值（如 "08:00:00"）。

步骤四：反馈结果并生成最终答案

1. 构建对话历史：将工具的执行结果（如 "08:00:00"）连同之前的对话历史（用户问题、LLM 的函数请求）一起，作为新的上下文输入给 LLM。
2. LLM 生成最终回复：LLM 接收到包含工具执行结果的新上下文后，知道之前发生了什么（用户问时间 -> LLM 请求调用函数 -> 函数返回了“8点”），于是生成自然语言的最终回复：“It's 8am.”

二、处理带参数的工具

当工具函数需要参数时，流程类似，但提示词和 LLM 的输出需要包含参数信息。

示例：获取指定时区的时间

1. 实现工具：编写一个带参数的函数 get_current_time(timezone)。
2. 修改系统提示：

   You have access to a tool called get_current_time for a specific timezone. To use it, return the following exactly:
   FUNCTION: get_current_time("timezone")

3. 用户提问：“What time is it in New Zealand?”
4. LLM 输出：LLM 会根据提示格式，输出带有具体参数的文本：

   FUNCTION: get_current_time("Pacific/Auckland")

5. 开发者代码：解析出函数名和参数 "Pacific/Auckland"，然后调用 get_current_time("Pacific/Auckland")。
6. 反馈与回复：将执行结果（如 "04:00:00"）反馈给 LLM，最终 LLM 回复：“It's 4am in New Zealand.”

总结：工具使用的核心流程 四步循环：

1. 提供工具 (Provide the Tool)：开发者编写好功能函数。
2. 告知模型 (Tell the LLM)：通过系统提示词，明确告诉模型有哪些工具可用，以及如何“请求”调用它们（即输出什么格式的文本）。
3. 解析并执行 (Parse and Execute)：开发者编写代码，监听模型的输出，识别其“请求”，并实际执行对应的函数。
4. 反馈结果 (Feed Back Result)：将函数执行的结果作为新的上下文，送回给模型，让它继续推理或生成最终答案。 这个流程的关键在于，开发者扮演了“翻译官”和“执行者”的角色，弥合了语言模型的“文本生成”能力与现实世界“函数执行”能力之间的鸿沟。