AI代理工具调用

代理判断需要最新的竞品定价数据。它生成一个工具调用请求：{"tool": "web_search", "params": {"query": "Acme Corp pricing 2026"}}。系统执行搜索并将结果注入代理上下文，代理据此生成准确的分析。

AI代理工具调用与Google, Amazon, YouTube, Walmart, Reddit相关。Scavio提供统一API来访问所有这些平台的数据。

工具调用是使LLM从被动的文本生成器变为主动的任务执行者的关键能力。没有工具调用的LLM只能生成基于训练数据的文本；有工具调用的LLM可以获取实时信息、执行计算、操作系统和触发工作流。 技术实现：LLM在推理过程中生成特殊格式的输出（通常是JSON），指示想要调用的工具名称和参数。宿主系统拦截这些输出、执行实际的工具调用、将结果注入回对话，LLM基于新信息继续推理。这个循环可以多次迭代。 工具调用的质量取决于：工具描述的清晰度（LLM如何知道何时用什么工具）、参数生成的准确性（LLM是否正确构造调用参数）和结果解释能力（LLM能否正确理解和使用返回的数据）。MCP标准化了工具描述和调用格式，使不同LLM和工具之间的互操作成为可能。