你好，我是 三桥君

📌本文介绍📌 >>

引言

如果说2023年属于指尖流淌的提示词，2024年是检索增强生成（RAG）的舞台，那么2025年无疑是AI Agent的天下。AI Agent，这个集成了大语言模型、RAG技术和Function Calling的全能助手，正逐渐成为你生活和工作中不可或缺的一部分。然而，要真正理解AI Agent为何非来不可，你必须先吃透Function Calling这一关键技术。

本文三桥君将深入探讨 Function Calling 在 AI Agent 中的核心作用，分析其技术原理、应用场景以及局限性。通过详细的案例和代码示例，我们将揭示 Function Calling 如何让 AI Agent 从 “会说话” 到 “会做事”，并探讨其在未来应用中的潜力。

一、从大模型到AI Agent：技术进化之旅

大语言模型（LLM）的出现，无疑为人工智能领域带来了革命性的变化。然而，尽管LLM在自然语言处理方面表现出色，它们仍然存在一些局限性。比如，LLM在处理复杂任务时往往显得力不从心，尤其是在需要多步推理和外部数据支持的情况下。

为了解决这些问题，检索增强生成（RAG）技术应运而生。RAG通过将LLM与外部知识库相结合，显著提升了模型的信息检索和生成能力。然而，RAG仍然无法完全满足所有应用场景的需求，尤其是在需要动态调用外部API或执行复杂任务时。

正是在这样的背景下，AI Agent应运而生。AI Agent不仅继承了LLM和RAG的优点，还通过Function Calling技术，实现了从“会说话”到“会做事”的飞跃。

二、AI应用的“三兄弟”

在AI应用的发展历程中，我们可以将其分为三个阶段：聊天机器人、AI助手和AI Agent。
|阶段|描述|
| ---- | ---- |
|聊天机器人|这是AI应用的最初形态，主要功能是通过自然语言处理技术，与用户进行简单的对话。虽然聊天机器人在某些场景下表现出色，但它们的功能相对单一，无法处理复杂的任务。|
|AI助手|随着技术的进步，AI助手逐渐取代了聊天机器人。AI助手不仅能够进行自然语言对话，还可以执行一些简单的任务，如设置提醒、发送邮件等。然而，AI助手在处理复杂任务时仍然存在局限性。|
|AI Agent|AI Agent是AI应用的终极形态，它不仅能够进行自然语言对话，还可以通过Function Calling技术，动态调用外部API，执行复杂的任务。AI Agent的出现，标志着AI应用从“会说话”到“会做事”的质的飞跃。|

三、Function Calling：让AI“动起来”的秘密武器

Function Calling是AI Agent能够执行复杂任务的关键技术。简单来说，Function Calling允许AI Agent在需要时，动态调用外部API或执行特定的函数。比如，在智能客服系统中，AI Agent可以通过Function Calling，调用订单查询API，获取用户的订单信息，并根据查询结果，生成相应的回复。

以下是一个简单的代码示例，展示了如何在Python中实现Function Calling：

def get_order_status(order_id):
    # 模拟调用订单查询API
    return {
   "status": "shipped", "estimated_delivery": "2025-06-20"}

def handle_user_query(query):
    if "order status" in query:
        order_id = extract_order_id(query)
        order_status = get_order_status(order_id)
        return f"Your order {order_id} is {order_status['status']}. Estimated delivery is {order_status['estimated_delivery']}."
    else:
        return "I can help you with your order status. Please provide your order ID."

在这个示例中，get_order_status函数模拟了调用订单查询API的过程，而handle_user_query函数则根据用户查询的内容，动态调用get_order_status函数，并生成相应的回复。

四、Function Calling的局限性

尽管Function Calling在AI Agent中发挥了重要作用，但它仍然存在一些局限性。首先，Function Calling在处理复杂需求时，往往需要编写大量的代码，这不仅增加了开发难度，还可能导致系统性能下降。其次，Function Calling在多步流程规划方面表现不佳，尤其是在需要多个函数协同工作时，往往会出现流程混乱的情况。

为了解决这些问题，一些高级框架（如ReAct）应运而生。这些框架通过引入更复杂的流程控制机制，显著提升了AI Agent在处理复杂任务时的表现。

五、总结

三桥君认为，AI Agent的出现，标志着AI应用从“会说话”到“会做事”的质的飞跃。而Function Calling作为AI Agent的关键技术，不仅让AI Agent能够动态调用外部API，还使其能够执行复杂的任务。

尽管Function Calling仍然存在一些局限性，但随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI Agent将在未来的应用中发挥越来越重要的作用。

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