OpenAI重磅：Function Calling 2.0！看完这一篇你就懂了！！

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Android23333/article/details/145257556

前言

前段时间OpenAI发布了全新的Function Calling指南，这次更新不仅让文档缩短了50%，还带来了一些重要的最佳实践。作为Agent的核心能力之一，Function Calling的正确使用对于构建强大的AI Agents应用至关重要。所以今天给家人们分享一下这次更新的重点内容！

Function Calling的两大核心应用

文中明确指出，Function Calling主要有两个核心应用场景：

获取数据（Fetching Data）

检索最新信息并整合到模型响应中
适用于搜索知识库和获取特定API数据（如天气数据）
本质是一种RAG（检索增强生成）的实现方式

执行动作（Taking Action）

提交表单、调用API
修改应用状态（前端/后端）
执行Agent工作流动作（如对话交接）

全新的最佳实践

这次更新最重要的是提供了一系列实用的最佳实践，让我们重点来看几个：

写清晰的函数定义

# 好的示例  
def get_weather(location: str):  
    """获取指定位置的当前温度  
    Args:  
        location: 城市和国家，例如：'北京, 中国'  
    """  
    pass  
  
# 糟糕的示例  
def toggle_light_switch(on: bool, off: bool):  
    """这个设计允许无效状态的存在"""  
    pass

应用软件工程最佳实践

让函数直观且符合最小惊讶原则（维基百科上叫：Principle of least astonishment, https://en.wikipedia.org/wiki/Principle_of_least_astonishment）
使用枚举和对象结构，避免无效状态
通过"实习生测试"：如果一个实习生只看函数定义就能正确使用，说明设计的不错

尽可能减轻模型负担

# 不推荐  
def get_orders(user_id: str):  
    pass  
  
# 推荐  
def get_orders():  
    # 在代码中传递user_id  
    pass

保持函数数量精简

建议同时使用的函数不超过20个
如果发现两个函数总是一起调用，考虑合并它们

重要的配置选项

工具选择模式（tool_choice）

# 自动模式（默认）  
tool_choice="auto"  # 可以调用零个、一个或多个函数  
  
# 强制模式  
tool_choice="required"  # 必须调用至少一个函数  
  
# 指定函数  
tool_choice={  
    "type": "function",   
    "function": {"name": "get_weather"}  
}  # 强制调用特定函数

严格模式（Strict Mode）

{  
    "type": "function",  
    "function": {  
        "name": "get_weather",  
        "strict": True,  # 启用严格模式  
        "parameters": {  
            "type": "object",  
            "properties": {  
                "location": {  
                    "type": "string"  
                },  
                "units": {  
                    "type": ["string", "null"],  # 可选参数  
                    "enum": ["celsius", "fahrenheit"]  
                }  
            },  
            "required": ["location", "units"],  
            "additionalProperties": false  
        }  
    }  
}

流式处理的支持

OpenAI还优化了流式处理的支持，让你能实时展示函数调用的过程：

stream = client.chat.completions.create(  
    model="gpt-4o",  
    messages=[{"role": "user", "content": "北京今天天气如何？"}],  
    tools=tools,  
    stream=True  
)  
  
for chunk in stream:  
    delta = chunk.choices[0].delta  
    print(delta.tool_calls)  # 实时显示函数调用进度