模型到底是怎么调用工具的：从 Chat Template 到 Function Calling

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// 只允许查询这四个城市，code 来自 AMap_adcode_citycode.xlsx
const cityCodes = {
    北京: "110000",
    上海: "310000",
    广州: "440100",
    深圳: "440300",
};

// 模型请求 get_weather 时，真正执行的函数
export async function getWeather({ city }) {
    const cityCode = cityCodes[city];

    if (!cityCode) {
        return { error: "目前只支持查询北京、上海、广州和深圳。" };
    }

    const url = new URL("https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo");
    url.search = new URLSearchParams({
        key: process.env.AMAP_API_KEY,
        city: cityCode,
        extensions: "base",
        output: "JSON",
    });

    const response = await fetch(url);
    if (!response.ok) {
        throw new Error(`天气接口请求失败：${response.status}`);
    }

    const data = await response.json();
    if (data.status !== "1") {
        throw new Error(data.info || "天气接口返回错误");
    }

    return data.lives?.[0] ?? data;
}

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// 传给模型的工具描述
export const weatherTool = {
    type: "function",
    name: "get_weather",
    description: "查询北京、上海、广州或深圳的天气",
    parameters: {
        type: "object",
        properties: {
            city: {
                type: "string",
                enum: Object.keys(cityCodes),
                description: "城市名称，只能是北京、上海、广州或深圳",
            },
        },
        required: ["city"],
        additionalProperties: false,
    },
    strict: true,
};

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<|im_start|>system

# Tools

You have access to the following functions:

<tools>
{
  "type": "function",
  "name": "get_weather",
  "description": "查询北京、上海、广州或深圳的天气",
  "parameters": {
    ...
  }
}
</tools>

If you choose to call a function ONLY reply in the following format with NO suffix:

<tool_call>
<function=example_function_name>
<parameter=example_parameter_1>
value
</parameter>
</function>
</tool_call>

<IMPORTANT>
Reminder:
- Function calls MUST follow the specified format
- Required parameters MUST be specified
...
</IMPORTANT>

你是天气助手。用户询问天气时，使用 get_weather 工具。
<|im_end|>

<|im_start|>user
深圳天气怎么样？
<|im_end|>

<|im_start|>assistant

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const toolCall = response.output.find(
    (item) => item.type === "function_call"
);

if (!toolCall) {
    throw new Error("模型本轮没有返回函数调用");
}

const args = JSON.parse(toolCall.arguments);

console.log("\nAI 输出 tool use 的内容：");
console.log({
    name: toolCall.name,
    arguments: args,
});

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const result = await callFunction(toolCall.name, args);

// 保留模型本轮返回的所有 Items，包括 function_call。
// 对推理模型来说，这也能保留可能同时返回的 reasoning Items。
input.push(...response.output);

// 用同一个 call_id 告诉模型：这是刚才那次函数调用的执行结果。
input.push({
    type: "function_call_output",
    call_id: toolCall.call_id,
    output: JSON.stringify(result),
});

// 把工具结果再次发给模型，让它生成面向用户的最终回复。
response = await client.responses.create({
    model: "gpt-5.5",
    instructions: "你是天气助手。用户询问天气时，使用 get_weather 工具。",
    tools: [weatherTool],
    input,
});

console.log(response.output_text);