工具使用 / 函数调用 (Tool use / Function calling)

LLM 自行决定调用外部函数（搜索、代码、API），并用结果产生最终回答的能力。

Tool use（或叫 function calling）是 LLM 自己决定要用外部工具的能力——它会发出一个结构化请求要调用某个工具，拿到工具返回的结果后，再把结果整合进最终回答。你事先告诉模型有哪些工具（名称、说明、参数 JSON schema），模型自己挑要调用哪个、带什么参数。它重要的原因是：纯 LLM 没办法拿最新数据、执行代码、跟外部系统交互。Tool use 把聊天模型变成能搜索网络、查数据库、跑 Python、发邮件、调用任何 API endpoint 的东西。它是所有实用 agent 的基本元件。举个例子：问 Claude「现在台北天气如何？」开启 tool use 并注册 `get_weather(city)` 工具后，Claude 会回一个 tool call：`{"name": "get_weather", "input": {"city": "Taipei"}}`。你的程序执行函数，把结果回传给 Claude，它再用自然语言写出答案。 OpenAI、Anthropic、Gemini、多数 open-source 模型都把这个当一级 API 功能。Tool use 就是 Cursor 能改你代码、Perplexity 能引用来源、ChatGPT 能调用 DALL-E 的原理。延伸阅读：ReAct、function calling、agent、MCP（Model Context Protocol）。