为什么你的 AI 助手不会查天气?——一文看懂 Function Calling 如何让大模型＂长出手脚＂

用户提问 → AI 判断"需要查天气" → 返回"调用 get_weather(北京)"     ↓程序执行天气 API → 拿到实时数据 → 把结果塞回给 AI    ↓AI 基于真实数据 → 生成人话回答

TOOLS = [    {        "type": "function",        "function": {            "name": "get_weather",            "description": "获取指定城市的实时天气信息。当用户询问天气、温度、降雨概率等问题时使用。",            "parameters": {                "type": "object",                "properties": {                    "city": {                        "type": "string",                        "description": "城市名称，例如：北京、Shanghai"                    }                },                "required": ["city"]            }        }    }]

messages = [    {"role": "system", "content": "你是天气助手，使用工具获取实时天气信息后再回答。"},    {"role": "user", "content": "北京今天天气怎么样？"}]# 传入 tools，让模型知道它有工具可用response = client.chat.completions.create(    model="gpt-4o",    messages=messages,    tools=TOOLS,    tool_choice="auto"  # 让模型自己决定)

{  "tool_calls": [{    "id": "call_abc123",    "function": {      "name": "get_weather",      "arguments": "{\"city\": \"北京\"}"    }  }]}

def get_weather(city: str):    # 实际项目中这里调用真实天气 API    return {        "city": city,        "temperature": 22,        "condition": "晴天",        "humidity": "45%",        "wind": "东南风 3级"    }# 执行工具result = get_weather("北京")

# 把工具调用和结果都加入对话历史messages.append(response.choices[0].message)  # AI 的调用意图messages.append({    "role": "tool",    "tool_call_id": "call_abc123",    "content": json.dumps(result)})# 再次调用模型，生成最终回答final = client.chat.completions.create(    model="gpt-4o",    messages=messages)print(final.choices[0].message.content)# 输出：北京今天晴天，气温 22°C……