自主 AI Agent 的构建｜Function Calling 技术实例探索

 函数调用并非一个新鲜概念。早在 2023 年 7 月，  OpenAI 就为其 GPT 模型引入了这一功能，现在这一功能也被其他竞争对手采用。比如，谷歌的 Gemini API 最近也开始支持函数调用， Anthropic 也在将其整合到 Claude 中。函数调用（译者注：Function Calling，允许模型通过调用特定的函数来执行某些复杂任务。）已经成为大语言模型（LLMs）的关键功能之一，能够显著增强大模型应用能力。因此，学习这项技术是极其有意义的。

基于此，我打算撰写一篇详细的教程，内容重点为基础介绍（因为这类教程已经很多了）之外的内容。本教程将专注于实际应用上，展示如何构建一个 fully autonomous AI agent（译者注：能够独立运行和做出决策的、不需要人为干预的 AI agent 。），并将其与 Streamlit 集成来实现类似 ChatGPT 的 Web 交互界面。虽然本教程使用 OpenAI 进行演示，但本文内容同样适用于其他支持函数调用的大语言模型，例如 Gemini。

01 函数调用（Function Calling）的用途有哪些？
Function Calling 这一技术让开发者能够定义函数（也被称为工具（tools），可以将其视为模型要执行的操作，如进行数学运算或下订单），并让模型智能地选择并输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。简单来说，这一技术具备以下功能