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OpenAI重磅：AI Agent智能体Function Calling 2.0！ 原创
近日，OpenAI 推出了全新的 AI Agent 智能体 Function Calling 2.0 使用指南，此次更新使得文档篇幅缩减了一半，并且引入了一系列关键的最佳实践。作为打造高效 AI Agent 智能体的核心技能之一，正确运用Function Calling 对于开发强大的 AI Agent 智能体应用具有至关重要的作用。因此，今天我就来为大家揭秘这次更新的精华内容！
1、Function Calling 的两大核心应用
文章中清晰地阐述了 Function Calling 的两个核心应用场景：
第一、数据获取（Fetching Data）
- 实时检索信息并将其融入大模型的响应之中；
- 适用于查询知识库和获取特定 API 数据（例如天气预报）；
- 本质上是实现了一种 RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）的方法。
第二、执行动作（Taking Action）
- 完成表单提交、API 调用等操作；
- 改变应用程序的状态（涉及前端或后端）；
- 执行 AI Agent 智能体的工作流程步骤（例如对话中的任务转接）。
2、全新的最佳实践
此次更新最为关键的是推出了一系列实用的最佳实践，下面我们来聚焦于其中的几项：
第一、编写明确的函数定义
# 好的示例
def get_weather(location: str):
"""获取指定位置的当前温度
Args:
location: 城市和国家，例如：'北京, 中国'
"""
pass
# 糟糕的示例
def toggle_light_switch(on: bool, off: bool):
"""这个设计允许无效状态的存在"""
pass第二、遵循软件工程的最佳实践指南
- 确保函数直观易懂，并遵循最小惊讶原则，在维基百科中称为：Principle of least astonishment，详见链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Principle_of_least_astonishment。
- 采用枚举和对象结构，以防止出现无效状态。
- 通过“实习生测试”：如果一名实习生仅凭函数定义就能正确地使用它，那么说明你的设计相当出色。
第三、尽可能减少大模型的负担
# 不推荐
def get_orders(user_id: str):
pass
# 推荐
def get_orders():
# 在代码中传递user_id
pass第四、精简函数数量，维持高效性；
- 推荐在任何时候使用的函数不超过20个；
- 若观察到有两个函数经常被同时调用，应考虑将它们合并为一个函数。
3、重要的配置选项
第一、工具选择模式（tool_choice）
# 自动模式（默认）
tool_choice="auto" # 可以调用零个、一个或多个函数
# 强制模式
tool_choice="required" # 必须调用至少一个函数
# 指定函数
tool_choice={
"type": "function",
"function": {"name": "get_weather"}
} # 强制调用特定函数第二、严格模式（Strict Mode）
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"strict": True, # 启用严格模式
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string"
},
"units": {
"type": ["string", "null"], # 可选参数
"enum": ["celsius", "fahrenheit"]
}
},
"required": ["location", "units"],
"additionalProperties": false
}
}
}4、流式处理的支持
OpenAI 进一步提升了流式处理的能力，使得能够即时展现函数调用的实时过程。
stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o",
messages=[{"role": "user", "content": "北京今天天气如何？"}],
tools=tools,
stream=True
)
for chunk in stream:
delta = chunk.choices[0].delta
print(delta.tool_calls) # 实时显示函数调用进度此次更新主要目的是分享了一系列最佳实践。随着 o1-mini 即将实现对Function Calling 的支持（已获官方确认），昨日还推出了 tasks 功能。因此，可以展望在2025年见证真正的 AI Agent 智能体的诞生。
本文转载自公众号玄姐聊AGI 作者：玄姐
©著作权归作者所有，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任
已于2025-1-22 19:12:02修改
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