是使用 openai api 的 tools 参数，还是自己写提示词

tools + prompt

@wentx openai 的 tools ，是不是只会返回一个 tools_call? 我发现理应调用 N 个的，一次次给我。这样 token 多算了很多。

@connecting #2 这个跟模型有关系，还有 prompt 也有一定的关系，如果你是要让他一次返回多个 tools 的话，可以在 prompt 里面描述一下你的具体需求

典型的非 tool call 的实现比如 cline 的这段代码 https://github.com/cline/cline/blob/main/src/core/prompts/system.ts#L27 。

如果真需要返回多个，前提是你的多个 tool-call 没有先后依赖关系。这种情况下要么走 cline 这种方式，通过魔改 prompt 也能实现，要么把这些 tools 合并成一个方法，前提是工具提供方配合。

@razertory 懂了，感谢，研究一下，应该会合并一下看看，写 prompt 应该要调很久

自己写提示词协议，自己解析。对接豆包 1.6 发现它不小的概率不按照 openai 的格式返回导致解不出 tools_call ，只能一个模型写一个对应的 adaptor ，豆包大概率会返回<|FunctionCallBegin|><|FunctionCallEnd|> 这个格式，可能是它训练时加进去的私有协议，只能跟它写一样的不会出错

可以试试 Qwen3-235B-A22B-2507 ，这个模型会“疯狂”调用工具，批量调用和多轮调用效果都挺好，应该是专门训练的
@connecting

我们这边是 tools 定义严格的 schema ，在 prompt 中告诉模型什么场景调用什么工具。

tools 也就是 function call 吧
这个现在主流的 llm api 都应该是支持的吧 手写 prompt 再解析交互就有点复杂了

模型不支持 tools call 可以这么来。

先用默认的呀，哪个你觉得不满意再去调整他

最好两个都有，提示词里引导 llm 何时/如何调用工具，定义写在 tools 里。

用的框架是把 tools 按 schema 组装到 prompt 里。react 那种模型。我觉得有点垃圾，因为一次 tool call ，tool 结果会再次组装到 prompt ，每次 tool call 都会把整个 prompt 重新发一次。我觉得这个好像是不是不太对，太浪费 token 了