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模板建站符合哪些工作需求?,wordpress wp_links,wordpress 无法上传,百度热门关键词排名你是否也曾好奇#xff0c;像ChatGPT这样的大模型#xff0c;是如何从“能说会道”的学者#xff0c;进化成“能动手做事”的实干家的#xff1f;背后的魔法#xff0c;就叫做 Function Calling#xff08;函数调用#xff09;。 Function Calling 是连接 “思考” 与 “…你是否也曾好奇像ChatGPT这样的大模型是如何从“能说会道”的学者进化成“能动手做事”的实干家的背后的魔法就叫做 Function Calling函数调用。Function Calling 是连接 “思考” 与 “行动” 的桥梁大模型负责 “思考”Agent 负责 “自主决策”三者结合让 AI 从 “生成文本” 升级为 “解决实际任务”。今天就让我们揭开这项让AI从空谈家变身实干家的神秘技术1什么是Function Calling Function Calling函数调用本质是 一种让 AI尤其是大模型调用外部工具 / 服务的 “指令协议”。它把大模型的 “自然语言理解” 转换成机器可执行的 “结构化指令”让 AI 从 “只说不做” 的文本生成变成能 “动手做事” 的工具使用者。大模型本身无法直接操作数据库、调用 API、控制硬件但通过 Function Call它能完成 “需求→指令→结果→回答” 的闭环1️⃣ 判断是否需要调用大模型先分析用户需求 —— 比如 “查今天上海的实时气温”“计算 2024 年中国 GDP 增速”判断这些需求需要外部数据 / 工具自身没有实时数据或计算能力因此决定触发 Function Call。2️⃣ 生成结构化调用指令大模型按照预设的 “函数格式”比如函数名、参数、数据类型生成具体的调用指令。3️⃣ 接收结果并整理外部工具如天气 API、数据库执行指令后返回结构化结果比如 {“temperature”: “28℃”, “condition”: “晴”}大模型再把结果转换成自然语言回答用户“今天上海气温 28℃天气晴朗”。2与大模型的关系 大模型的核心能力是 理解自然语言、生成文本、逻辑推理相当于 “大脑”但它有两个致命局限 无法获取 “实时 / 私有数据”比如 2024 年后的新闻、企业内部数据库、实时股票价格。 无法执行 “实际操作”比如订机票、发邮件、控制智能家居。而 Function Call 恰好解决了这两个局限它是大模型的 “手脚”—— 让大脑的 “想法” 落地为 “行动”。 简单说没有 Function Call大模型只能 “空谈”有了 Function Call大模型能 “实干”。比如用户问 “现在特斯拉股价多少”—— 大模型无法记住实时股价但通过 Function Call 调用股票 API就能获取最新数据并回答。3与Agent的关系Agent智能体的核心能力是 自主规划任务、选择工具、调整策略它的目标是 “独立完成复杂任务”。而 Function Call 是 Agent 的 “执行接口”。Agent 完成复杂任务的流程中Function Call 贯穿始终 任务规划Agent 接收用户需求“规划成都旅行”拆解为子任务①查下周北京→成都的机票②查成都市区的酒店③推荐成都景点。 工具选择Agent 判断每个子任务需要的工具机票 API、酒店 API、旅游数据库并决定调用顺序先订机票再订酒店。 指令生成Agent 让大模型生成对应 Function Call 的指令比如调用机票 API 的指令 book_flight(from“北京”, to“成都”, date“2024-05-27”)。 结果处理工具执行后返回结果比如 “机票已预订航班 CA1234”Agent 通过 Function Call 接收结果再判断是否需要调整策略比如若酒店满房Agent 会让大模型生成调用 “附近酒店 API” 的新指令。 任务闭环所有子任务完成后Agent 整理结果通过大模型生成自然语言回答用户。4总结 一句话概括Agent 负责 “做什么、怎么做”大模型负责 “怎么说生成指令 / 回答”Function Call 负责 “怎么干调用工具”—— 三者结合让 AI 从 “文本生成器” 变成 “任务解决者”。大模型扮演大脑Function Call是手脚而Agent是负责统筹整个流程、确保任务完成的那个“总指挥”。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”