你有沒有想過，為什么 AI 能回答“今天上海天氣怎么樣？”這種實時問題，甚至幫你預訂機票？明明它的訓練數據截止到去年，怎么會對現在的事情了如指掌？

答案就藏在一個核心技術里——工具調用（Tool Calling）。

簡單說，工具調用就是讓大模型在遇到自己搞不定的問題時，能像我們一樣，打開一個“工具箱”，借用外部工具來完成任務。

這個“工具箱”里什么都有：網頁搜索、計算器、API 調用、數據庫查詢……任何能幫它完成特定任務的，都可以是它的工具。

目前，工具調用技術已經相當成熟，幾乎所有主流的 AI 大模型和開發平臺都已支持。

AI 真的會“自己”調用工具嗎？

一聽到“工具調用”，很多人會誤以為是 AI 服務器自己去執行了某個工具。

大錯特錯！

真相是：AI 只負責“提要求”，而真正干活的，是我們自己的應用程序。

整個過程更像是一個分工明確的團隊協作。我們以“什么是 MCP？”這個問題為例，看看團隊是如何配合的：

1. 用戶：提出問題：“什么是 MCP？”

2. 程序（項目經理）：將問題轉達給 大模型（技術專家）。

3. 大模型（技術專家）：分析后發現知識庫里沒有，判斷需要上網搜索，于是向程序提要求：“我需要用「網頁抓取工具」查一下，關鍵詞是 MCP”。

4. 程序（項目經理）：收到請求，立刻安排 網頁抓取工具（實習生） 去執行。

5. 網頁抓取工具（實習生）：勤勤懇懇地完成抓取，把數據返回給程序。

6. 程序（項目經理）：將抓取到的信息整理好，再次交給 大模型（技術專家）。

7. 大模型（技術專家）：閱讀信息，總結提煉，生成一份通俗易懂的回答。

8. 程序（項目經理）：最后，將這份完美的答案呈現給用戶。

網頁抓取工具網頁抓取工具 (實習生)大模型 (技術專家)應用程序 (項目經理)用戶
 網頁抓取工具
 網頁抓取工具 (實習生)
 大模型 (技術專家)
 應用程序 (項目經理)
 用戶核心：AI 不直接執行工具，由應用程序協調AI 只負責思考和決策工具在安全可控的環境中執行1. 提問: "什么是MCP？"
 2. 傳遞用戶問題
 3. 分析問題，發現知識盲區4. 請求調用工具工具: 網頁抓取工具參數: 搜索 "MCP"
 5. 執行網頁抓取
 6. 返回抓取結果
 7. 將結果傳回
 8. 分析信息，生成回答9. 返回最終答案
 10. 呈現答案

看明白了嗎？AI 只是“大腦”，負責思考和決策，而我們的應用程序才是“手腳”，負責執行和落地。

為什么要設計得這么“麻煩”？

你可能會問：為什么不讓 AI 直接調用工具，一步到位？這樣來回傳遞不浪費時間嗎？

這背后最重要的考量是——安全！

這種設計確保了 AI 永遠無法直接觸碰你系統的核心資源。所有操作都必須經過你程序的“批準”，你擁有絕對的控制權，可以決定 AI 能做什么，不能做什么。

舉個極端點的例子：假如你開發了一個“房屋爆破”工具。

• 現在的方式：用戶對 AI 說“幫我把這棟樓炸了”。AI 分析后，會向你的程序申請：“我需要使用「房屋爆破」工具”。這時，你的程序可以立刻拒絕這個危險請求，從而避免災難。
• 如果 AI 直接調用：AI 覺得這個需求很合理，直接就執行了。等你反應過來，房子可能已經沒了。

把決定權留在我們自己手里，既能利用 AI 的智慧，又能保證系統的安全，還能減輕 AI 服務器的負擔，何樂而不為呢？

工具調用 vs 功能調用

如果你在看技術文檔時遇到 Function Calling（功能調用） 這個詞，別懵，它和 Tool Calling（工具調用） 說的完全是同一件事！只是不同廠商或開發者習慣的叫法不同。

Spring AI 的官方文檔開篇就明確了這一點：

我個人更喜歡“工具調用”這個說法，因為它更形象。“Function”一聽就像是程序員的黑話，而“工具”則更加通俗易懂，不是嗎？

好了，今天關于“工具調用”的分享就到這里。

希望這篇文章能幫你徹底搞懂 AI 是如何借助外部力量變聰明的。