打造你自己的 LLM 接入层：Function Calling、Tools、Router 架构全拆解

最新推荐文章于 2025-10-27 22:52:32 发布

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部署运行你感兴趣的模型镜像

站在 Agent 化浪潮前沿，构建一个通用、可拓展的 LLM 中间层，已成为 AI 应用开发的核心能力之一。

背景：为什么需要“LLM 接入层”？

在 AI 应用开发逐渐从“Prompt Hack”阶段迈入“系统集成”阶段后，越来越多团队面临以下挑战：

如何统一不同大模型（OpenAI、DeepSeek、阿里通义等）的调用方式？
如何在多模型之间进行请求路由、质量评估与回退切换？
如何让 LLM 拥有调用外部工具、函数与插件的能力？
如何保障安全、权限、可控性？

这就需要我们设计一个“LLM 接入层”，即通过抽象模型能力、封装函数调用协议、构建路由与日志体系，实现模型之间、模型与工具之间的解耦对接。

核心能力一：Function Calling 协议适配

1. 什么是 Function Calling？

Function Calling 是 OpenAI 首创的一种接口协议，允许你将函数结构（函数名、参数定义、说明）作为 JSON Schema 传入模型，让模型“主动调用”你提供的函数。

2. 通用接口封装

为不同模型统一 Function Calling 协议，你需要设计一层中间协议，比如：

{
  "name": "search_documents",
  "description": "基于关键词搜索知识库中的文档片段",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": { "type": "string" }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

然后在后端解析模型返回的函数调用请求，并转化为对应的业务 API 调用。

3. 多模型支持

OpenAI 支持原生 Function Calling
DeepSeek 支持 tool_call 格式（与 OpenAI 兼容）
Claude 采用工具描述文本解析方式
自定义模型（如 API 网关前置）可通过 prompt 模拟 Function Calling

核心能力二：Tools 工具系统

Function Calling 是协议，Tools 是能力容器。

1. 什么是 Tool？

Tool 本质是一个受控函数，包含元信息（描述、调用方式、权限）与实际的执行逻辑。其注册方式有两种：

静态注册：如 langchain.tools 工具集合
动态发现：如插件注册机制（AutoGen / OpenAgents）

2. Tool 的作用

把 LLM 从被动应答变为“具身智能”（Embodied Intelligence）
支持调用数据库、搜索引擎、RPA 工具、企业 API 等能力
实现 Agent 的感知-决策-行动闭环

3. Tool 的封装建议

能力	建议封装方式	是否幂等
知识搜索	查询类 Tool	是
文件上传	任务类 Tool	否（建议加 Task ID）
发邮件	事务类 Tool	否（建议加防重标识）

核心能力三：Router 路由与模型切换策略

在生产环境中，我们往往需要根据请求类型、预期延迟、成本控制等条件，对模型进行动态选择。

1. 路由策略

策略类型	描述
静态路由	明确指定使用哪个模型（开发调试阶段）
规则路由	根据任务类型、token 数、语言选择模型
动态评估	基于模型质量打分 + 历史表现进行模型选择

2. 路由实现方式

定义 Router 接口，如：route(request) -> model_name
结合链式调用：先用 LLM A 做摘要，再用 LLM B 做扩展
设定模型优先级与 fallback 链路：如 GPT-4 首选，Claude 备选

统一封装：打造你的接入层 SDK

结合上述三项能力，可以将“LLM 接入”抽象为统一的 SDK，包括：

Tool: 注册与调用工具的类接口
FunctionSpec: 函数调用协议规范
Router: 动态模型选择与多模型负载均衡
LLMClient: 封装调用接口，支持 token 控制、日志记录、异常处理

class LLMClient:
    def __init__(self, router, tools):
        self.router = router
        self.tools = tools

    def chat(self, messages):
        model = self.router.route(messages)
        return call_model(model, messages, tools=self.tools)