第75讲|AI 说调用工具,就真调用了吗?它只递来一张单子,程序验过才办

你问 AI「5 斤布料合多少米」，它回你一句「我来调用换算工具」，接着报出「5 斤 = 2500 米」。看上去它真用了工具，答案也是工具算的，可这个数一点意义都没有。

这一讲拆开工具调用里最要紧的一步：AI 说「调用工具」的时候，程序收到的到底是什么，参数缺了、写错了、乱搭了，程序该怎么拦。最后在自己电脑上搭两道检查，用真模型各跑三次，再拿判分脚本看它拦没拦住。写代码和装环境交给 AI，先跟着看就行。

结论先放前面：AI 调用工具，只是递来一张写着工具名和参数的单子。单子格式对不对、事情说不说得通，都得程序先查；两道都过了才去办，查不过就把原因退回给它。

工具调用（function calling）听起来像 AI 自己按下了按钮。其实模型回给程序的，只是一段写好的文字：要用哪个工具，参数是什么，比如 {"value": 5, "from_unit": "jin", "to_unit": "m"}。

阿里云百炼的官方文档说得很直白：「大模型仅输出字符串格式」，入参是一段 JSON 字符串，要程序自己解析；工具真正运行，「由您的计算环境而非大模型来完成」。

所以「它调用了」这句话，准确的说法是「它提了一个调用请求」。办不办、怎么办，全在程序。模型写下的参数，在程序眼里是一份外来的输入，跟用户在网页表单里随手填的一样，不能拿来就用。

程序要先给模型一份工具说明书，模型才知道手边有什么工具、参数怎么填。说明书里写三样：工具叫什么（name），干什么用（description），参数长什么样（parameters）。

参数那一栏用的是一种通用的格式描述（JSON Schema）：每个参数是数字还是文字，哪几个必须填（required），单位只能从哪几个里挑（enum）。本讲的换算工具写了三个必填参数：数值、原单位、目标单位，单位只认 mm、cm、m、km、g、kg、jin（市斤）、liang（市两）八个。

要注意，这份说明书是写给模型「参考」的，官方文档用的就是这个词，还提醒「可能选择错误的工具」。说明书管不住它，它照着填也可能填错。 真正的关卡，得程序自己设。

第一道检查只看形状，不懂业务，行内叫结构校验。它查五件事：是不是合法的 JSON，必填参数齐不齐，数值是不是真的数字，单位在不在清单里，有没有说明书上没写的多余参数。

我们先不接模型，拿十组参数直接送进去试，一组正常、九组故意写坏，这一步只测程序、不算模型实测。缺了数值、单位写成「斤」这个汉字、单位写了清单里没有的「英寻」，全被第一道拦下，退回一句写明原因的「拒绝」。

更值得看的是拆掉这道闸会怎样。不是 JSON、缺数值、单位不认识的，执行器直接崩溃报错；数值写成了文字 "3.5"、多带一个没人认的 round 参数，执行器不声不响照算，那个 round 被悄悄扔掉，一句报错都没有，坏输入就这么混过去了。

第一道闸过了，只能说明单子填得规整。斤和米都在清单里，{"value": 5, "from_unit": "jin", "to_unit": "m"} 每一格都合规，可斤是重量、米是长度，这件事本身就办不成。

所以还要第二道，查这件事在业务上说不说得通，叫业务校验。本讲的规则写在程序里：两个单位必须同一类，数值不能是负数，也不能大到离谱。

2026-10-30 我们用百炼上的 qwen3.7-plus（2026-05-26 版）问「我买了 5 斤布料，用你的换算工具算一下合多少米」，跑了三次。三次它都真发出了斤换米的调用，格式全对，三次都被第二道闸拦下，执行器一次也没算；它读到退回的原因，转头向用户解释斤和米不能直接换，要知道布料的克重和幅宽才行。

对照组只改一处：两道闸都拆掉，模型发来什么参数就直接算。同一句话，同一个模型，又跑三次。

三次它发出的还是那个斤换米的调用。执行器不管类别，照着倍数一乘，送回「5 jin = 2500 m」；模型三次都把这个数报给了用户，两次在后面补了一句「斤和米其实不能直接换算」，一次就只有「5 斤 = 2500 米」这一句。

开头那个答案就是这么来的。JSON 合法、程序也跑了、还返回了一个数，不等于结果是对的。 就算后面跟着一句提醒，读者先看到、先记住的还是那个假数。

还有一类问题，两道闸都查不出来。我们问「这段路大概三点五，帮我换成米」，故意不说单位，跑了三次。

两次它反问「三点五是公里还是米」；有一次它自己定成了公里，发出 {"value": 3.5, "from_unit": "km", "to_unit": "m"}，回答「3.5 公里 = 3500 米」，没提单位是它猜的。这个调用形状对、单位同类，两道闸都放行了。另一句「帮我把这段距离换算成米」连数都没给，三次它都老实反问，没有编一个数去调用。

校验管得了格式和道理，管不了它猜的。 能做的是在判分时多查一句：参数里的单位，在用户原话里找不找得到，找不到就标出来。要紧的参数拿不准，就让程序停下来问人；能花钱、能改东西的操作，更要人点头再办，百炼文档的工具安全原则也是这么写的。

想自己跑一遍，不用会写代码。把下面这段发给你常用的 AI 编程工具，环境让它来装；装不上，就把报错整段贴回去。

▍ 可以直接复制这段发给 AI

帮我用 Python 3.11 以上、只用标准库写一个工具调用实验。做一个换算工具 convert_unit，参数是 value、from_unit、to_unit，单位只认 mm、cm、m、km、g、kg、jin、liang，按 OpenAI 兼容接口的 tools 格式写好说明。模型返回的调用先过两道检查再执行：第一道查参数是不是合法 JSON、必填齐不齐、value 是不是数字、单位在不在清单里、有没有多余参数；第二道查两个单位是不是同一类、数值是不是非负且不离谱。任何一道不过，就把写明原因的「拒绝」作为工具结果送回模型，不执行。执行器每算一次自己记一笔账。模型走阿里云百炼，密钥只从环境变量 DASHSCOPE_API_KEY 读，模型名也用环境变量配。再写一个开关，可以拆掉两道检查做对照。另写一个判分脚本，只看调用记录和执行器的账：执行器算过的每一笔都必须是两道都放行的；跨类别的请求执行器一次都没算；正常请求的答案等于判分脚本自己算的。写完先拿几组故意写坏的参数测两道检查，再给我看结果。

我们照这个思路实际跑了五组、每组三次，一共十五次，结果在下面这张表里。判分脚本不看模型说得多好听，只对三本账：模型发了什么调用，闸门放没放行，执行器真算了什么。十五次里，开着闸的十二次全部判对；拆闸那三次全部判错，执行器账上都记着那笔「2500」。

唯一要你自己盯的是 Python 版本号，和密钥别写进代码、别贴进聊天。调用模型接口一般按用量计费，有没有额度、单价多少，以百炼控制台当前页面为准；这十五次只是这一天、这个模型、这几句话的小样本。

AI 调用工具，只是递来一张单子：程序先查格式、再查道理，两道都过才去办，查不过就把原因退回去；它自己猜的参数闸门拦不住，要紧的就停下来问人。

▍ 追更《从0了解AI》

这是《AI智能体原理与实战》的第 75 讲。 下一讲换个角度：每一步都让 AI 自己决定，有必要吗？同一批任务分别用固定流程和让模型选路各跑一遍，比一比哪一步才值得交给它。

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想再往深里学一步？下面这篇是星球配套的实操篇，里面有这个小实验的完整实验包：分步提示词、两道检查和执行器的写法、十组测试参数、五组请求、预期结果、重置方法和判分脚本，还有跑不对时怎么查。