詳細解釋
工具使用（Tool Use）是LLM調用外部功能擴展能力的方式，通過生成結構化調用請求，讓AI系統能執行計算、查詢數據、操作軟件等，超越純文本生成。
工具類型：
- 計算工具：
- 計算器：精確數學運算
- 代碼解釋器：執行Python等
- 信息工具：
- 搜索引擎：獲取最新信息
- 數據庫查詢：結構化數據檢索
- API調用：天氣、股票、新聞
- 行動工具：
- 郵件發送
- 日曆預訂
- 文件操作
實現方式：
- Function Calling：結構化調用（OpenAI、Claude）
- ReAct：推理+行動循環
- Toolformer：自監督學習工具使用
- API文檔：LLM閱讀API文檔後調用
工作流程：
- 用戶請求
- LLM判斷是否需要工具
- 生成工具調用
- 系統執行工具
- 結果返回LLM
- LLM生成最終回答
應用場景：
- 數學問題：精確計算而非猜測
- 實時信息：突破知識截止日期
- 企業應用：查詢業務數據庫
- 自動化：執行工作流
- 多步推理：工具鏈組合
框架：
- LangChain：Tool接口和Agent
- Semantic Kernel：Microsoft的SDK
- AutoGen：多代理工具協作
挑戰：
- 可靠性：工具調用失敗處理
- 成本：多次API調用費用
- 安全：工具權限控制
- 延遲：工具執行時間
工具使用是LLM從思考到行動的橋樑。