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「Function Calling」找到 131 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…学习方向；完整教程与代码暂未公开。请先阅读下方对应公开教程，再按需要咨询课程安排。 教会模型在合适的时机，用正确参数调用正确工具 Function Calling 是 Agent 工程中的关键环节:模型要判断何时调用、选择哪个工具，并生成可校验的参数。 这部分计划从业务场景、数据构造、训练策略与调用评估四个方面展开。尚未公开的内容只说明范围，不预设训练效果。 业务背景 为什么要 Function Calling 业务场景怎么定 数据从哪来 数据工程 Function Call…
匹配正文：一句话:Function Calling 是「让只会输出文字的模型,变得能驱动真实世界」的关键一跃。Agent 岗高频考点,也是后面手写 Agent 的地基。 核心误区先纠正:模型并不执行工具 很多人以为「Function Calling = 模型自己去调用了函数」。不是。 模型只做一件事:根据你给的工具说明,决定要不要调、调哪个、传什么参数,然后吐出一个结构化的调用请求。真正执行的,永远是你的代码。 这个分工很重要,面试常考:模型负责「决策」,你负责「执行」,再把结果喂回去…
匹配正文：面试官可能会问：“Function Calling 是模型直接调用了后端函数吗？从用户提问到最终回答，中间完整链路是什么？” 这道题最常见的错误，是把模型画成一个会访问数据库、会执行 Python、会请求外部 API 的黑盒。实际上，模型通常只能看到工具说明，然后输出一个结构化调用请求。解析参数、鉴权、执行函数、处理异常和回传结果，全部由宿主程序负责。模型下一轮能否基于真实结果回答，还取决于程序是否把工具请求和工具结果按协议加入上下文。 更准确地说，Function Call…
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