什么是Function Calling：AI模型Function Calling工作机制及阿里云百炼各大模型支持版本汇总

什么是Function Calling？大模型无法访问实时数据和外部系统，Function Calling 允许模型调用外部工具（API、数据库、自定义函数等），获取信息或执行操作，突破模型自身能力的限制。模型支持Function Calling能力，使用Function Calling功能，通过引入外部工具，使得大模型可以与外部世界进行交互。在阿里云百炼平台：https://www.aliyun.com/product/bailian  调用AI大模型，并使用Function Calling功能。

工作原理

Function Calling 通过应用程序与大模型之间的多步骤交互实现：

1. 发起第一次模型调用应用程序向大模型发送用户问题和可用工具清单。
2. 接收模型的工具调用指令（工具名称与入参）若模型判断需要调用外部工具，返回JSON格式的指令，指定函数名称与入参。

若模型判断无需调用工具，会返回自然语言格式的回复。

1. 在应用端运行工具应用程序执行指定工具，获取输出结果。
2. 发起第二次模型调用将工具输出结果添加到消息数组（messages），再次调用模型。
3. 接收来自模型的最终响应模型综合工具输出与用户问题，生成自然语言回复。

工作流程示意图

哪些模型支持Function Calling?

阿里云百炼千问、DeepSeek、GLM、Kimi和MiniMax支持Function Calling的模型版本如下，更多模型在阿里云百炼平台查看：https://www.aliyun.com/product/bailian

千问

文本生成模型：

• 千问Max：Qwen3.7-Max系列、Qwen3.6-Max系列、Qwen3-Max系列、Qwen-Max系列
• 千问Plus：Qwen3.7-Plus系列、Qwen3.6-Plus系列、Qwen3.5-Plus系列、Qwen-Plus系列
• 千问Flash：Qwen3.6-Flash系列、Qwen3.5-Flash系列、Qwen-Flash系列
• 千问Coder：Qwen3-Coder系列、Qwen2.5-Coder系列、Qwen-Coder系列
• 千问Turbo：Qwen-Turbo系列
• Qwen3.6开源系列
• Qwen3.5开源系列
• Qwen3开源系列
• Qwen2.5开源系列

多模态模型：

• 千问VL： Qwen3-VL-Plus系列、 Qwen3-VL-Flash系列
• 千问Omni：Qwen3.5-Omni-Plus系列、Qwen3.5-Omni-Flash系列、Qwen3-Omni-Flash系列
• 千问Omni-Realtime：Qwen3.5-Omni-Plus-Realtime系列、Qwen3.5-Omni-Flash-Realtime系列
• Qwen3-VL 开源系列

DeepSeek

阿里云百炼部署

• deepseek-v4-pro
• deepseek-v4-flash
• deepseek-v3.2
• deepseek-v3.2-exp（非思考模式）
• deepseek-v3.1（非思考模式）
• deepseek-r1
• deepseek-r1-0528
• deepseek-v3

硅基流动部署

• siliconflow/deepseek-v3.2
• siliconflow/deepseek-v3.1-terminus
• siliconflow/deepseek-r1-0528
• siliconflow/deepseek-v3-0324

快手万擎部署

• vanchin/deepseek-v3.2-think
• vanchin/deepseek-v3.1-terminus
• vanchin/deepseek-r1
• vanchin/deepseek-v3

GLM

• glm-5.2
• glm-5.1
• glm-5
• glm-4.7
• glm-4.6
• glm-4.5
• glm-4.5-air

Kimi

阿里云百炼部署

• kimi-k2.6
• kimi-k2.5
• kimi-k2-thinking
• Moonshot-Kimi-K2-Instruct

月之暗面部署

kimi/kimi-k3、kimi/kimi-k2.7-code-highspeed、kimi/kimi-k2.7-code、kimi/kimi-k2.6、kimi/kimi-k2.5

MiniMax

阿里云百炼部署

• MiniMax-M2.5
• MiniMax-M2.1

稀宇科技部署

• MiniMax/MiniMax-M3
• MiniMax/MiniMax-M2.7
• MiniMax/MiniMax-M2.5
• MiniMax/MiniMax-M2.1

Function Calling使用教程：

以下示例演示天气查询场景的完整 Function Calling 流程。

OpenAI 兼容：

Python：

from openai import OpenAI
from datetime import datetime
import json
import os
import random

# 初始化客户端
client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
    # 各地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    # 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
    base_url="https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
# 模拟用户问题
USER_QUESTION = "北京天气咋样"
# 定义工具列表
tools = [
    {
"type": "function",
"function": {
    "name": "get_current_weather",
    "description": "当你想查询指定城市的天气时非常有用。",
    "parameters": {
"type": "object",
"properties": {
    "location": {
"type": "string",
"description": "城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。",
    }
},
"required": ["location"],
    },
},
    },
]

# 模拟天气查询工具
def get_current_weather(arguments):
    weather_conditions = ["晴天", "多云", "雨天"]
    random_weather = random.choice(weather_conditions)
    location = arguments["location"]
    return f"{location}今天是{random_weather}。"

# 封装模型响应函数
def get_response(messages):
    completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3.6-plus",
extra_body={"enable_thinking": False},
messages=messages,
tools=tools,
    )
    return completion

messages = [{"role": "user", "content": USER_QUESTION}]
response = get_response(messages)
assistant_output = response.choices[0].message
if assistant_output.content is None:
    assistant_output.content = ""
messages.append(assistant_output)
# 如果不需要调用工具，直接输出内容
if assistant_output.tool_calls is None:
    print(f"无需调用天气查询工具，直接回复：{assistant_output.content}")
else:
    # 进入工具调用循环
    while assistant_output.tool_calls is not None:
tool_call = assistant_output.tool_calls[0]
tool_call_id = tool_call.id
func_name = tool_call.function.name
arguments = json.loads(tool_call.function.arguments)
print(f"正在调用工具 [{func_name}]，参数：{arguments}")
# 执行工具
tool_result = get_current_weather(arguments)
# 构造工具返回信息
tool_message = {
    "role": "tool",
    "tool_call_id": tool_call_id,
    "content": tool_result,  # 保持原始工具输出
}
print(f"工具返回：{tool_message['content']}")
messages.append(tool_message)
# 再次调用模型，获取总结后的自然语言回复
response = get_response(messages)
assistant_output = response.choices[0].message
if assistant_output.content is None:
    assistant_output.content = ""
messages.append(assistant_output)
    print(f"助手最终回复：{assistant_output.content}")

Node.js

import OpenAI from 'openai';  
  
// 初始化客户端  
const openai = new OpenAI({  
  // 若没有配置环境变量，请用阿里云百炼API Key将下行替换为：apiKey: "sk-xxx",
  // 各地域的API Key不同。获取API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,  
  // 以下为华北2（北京）地域的URL，调用时请将WorkspaceId替换为真实的业务空间ID，各地域的URL不同。
  baseURL: "https://{WorkspaceId}.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",  
});  
  
// 定义工具列表  
const tools = [  
  {  
    type: "function",  
    function: {  
name: "get_current_weather",  
description: "当你想查询指定城市的天气时非常有用。",  
parameters: {  
type: "object",  
properties: {  
  location: {  
    type: "string",  
    description: "城市或县区，比如北京市、杭州市、余杭区等。",  
  },  
},  
required: ["location"],  
},  
    },  
  },  
];  
  
// 模拟天气查询工具  
const getCurrentWeather = (args) => {  
  const weatherConditions = ["晴天", "多云", "雨天"];  
  const randomWeather = weatherConditions[Math.floor(Math.random() * weatherConditions.length)];  
  const location = args.location;  
  return `${location}今天是${randomWeather}。`;  
};  
  
// 封装模型响应函数  
const getResponse = async (messages) => {  
  const response = await openai.chat.completions.create({  
    model: "qwen3.6-plus",  
    enable_thinking: false,
    messages: messages,  
    tools: tools,  
  });  
  return response;  
};  

const main = async () => {  
  const input = "北京天气咋样";

  let messages = [  
    {  
role: "user",  
content: input,  
    }  
  ];  
  let response = await getResponse(messages);  
  let assistantOutput = response.choices[0].message;  
  // 确保 content 不是 null  
  if (!assistantOutput.content) assistantOutput.content = "";  
  messages.push(assistantOutput);  
  // 判断是否需要调用工具  
  if (!assistantOutput.tool_calls) {  
    console.log(`无需调用天气查询工具，直接回复：${assistantOutput.content}`);  
  } else {  
    // 进入工具调用循环  
    while (assistantOutput.tool_calls) {  
const toolCall = assistantOutput.tool_calls[0];  
const toolCallId = toolCall.id;  
const funcName = toolCall.function.name;  
const funcArgs = JSON.parse(toolCall.function.arguments);  
console.log(`正在调用工具 [${funcName}]，参数：`, funcArgs);  
// 执行工具  
const toolResult = getCurrentWeather(funcArgs);  
// 构造工具返回信息  
const toolMessage = {  
role: "tool",  
tool_call_id: toolCallId,  
content: toolResult,  
};  
console.log(`工具返回：${toolMessage.content}`);  
messages.push(toolMessage);  
// 再次调用模型获取自然语言总结  
response = await getResponse(messages);  
assistantOutput = response.choices[0].message;  
if (!assistantOutput.content) assistantOutput.content = "";  
messages.push(assistantOutput);  
    }  
    console.log(`助手最终回复：${assistantOutput.content}`);  
  }  
};  
  
// 启动程序  
main().catch(console.error);

运行后得到如下输出：

正在调用工具 [get_current_weather]，参数：{'location': '北京'}
工具返回：北京今天是多云。
助手最终回复：北京今天是多云的天气。

如何使用Function Calling？

Function Calling 支持两种传入工具信息的方式：

• 方式一：通过 tools 参数传入（推荐）参见如何使用，按照定义工具、创建 messages 数组、发起 Function Calling、运行工具函数、大模型总结工具函数输出的步骤调用。
• 方式二：通过 System Message 传入通过 tools 参数传入效果最佳，服务端会自动适配最优 prompt 模板。如使用 Qwen 模型且不期望使用 tools 参数，参见通过 System Message 传入工具信息。

以下以 OpenAI 兼容接口为例，通过 tools 参数分步骤介绍 Function Calling 的详细用法。

假设业务场景会收到天气查询与时间查询两类问题。

1. 定义工具

工具连接大模型与外部服务，首先需定义工具。

1.1. 创建工具函数

创建两个工具函数：天气查询工具与时间查询工具。

• 天气查询工具接收arguments参数，arguments格式为{"location": "查询的地点"}。工具的输出为字符串，格式为：“{位置}今天是{天气}”。

为了便于演示，此处定义的天气查询工具并不真正查询天气，会从晴天、多云、雨天随机选择。在实际业务中可使用如 高德天气查询 等工具进行替换。

• 时间查询工具时间查询工具不需要输入参数。工具的输出为字符串，格式为：“当前时间：{查询到的时间}。”。

如果使用 Node.js，请运行 npm install date-fns 安装获取时间的工具包 date-fns：

Python：

## 步骤1:定义工具函数

# 添加导入random模块
import random
from datetime import datetime

# 模拟天气查询工具。返回结果示例：“北京今天是雨天。”
def get_current_weather(arguments):
    # 定义备选的天气条件列表
    weather_conditions = ["晴天", "多云", "雨天"]
    # 随机选择一个天气条件
    random_weather = random.choice(weather_conditions)
    # 从 JSON 中提取位置信息
    location = arguments["location"]
    # 返回格式化的天气信息
    return f"{location}今天是{random_weather}。"

# 查询当前时间的工具。返回结果示例：“当前时间：2024-04-15 17:15:18。“
def get_current_time():
    # 获取当前日期和时间
    current_datetime = datetime.now()
    # 格式化当前日期和时间
    formatted_time = current_datetime.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    # 返回格式化后的当前时间
    return f"当前时间：{formatted_time}。"

# 测试工具函数并输出结果，运行后续步骤时可以去掉以下四句测试代码
print("测试工具输出：")
print(get_current_weather({"location": "上海"}))
print(get_current_time())
print("n")

Node.js：

// 步骤1:定义工具函数

// 导入时间查询工具
import { format } from 'date-fns';

function getCurrentWeather(args) {
    // 定义备选的天气条件列表
    const weatherConditions = ["晴天", "多云", "雨天"];
    // 随机选择一个天气条件
    const randomWeather = weatherConditions[Math.floor(Math.random() * weatherConditions.length)];
    // 从 JSON 中提取位置信息
    const location = args.location;
    // 返回格式化的天气信息
    return `${location}今天是${randomWeather}。`;
}

function getCurrentTime() {
    // 获取当前日期和时间
    const currentDatetime = new Date();
    // 格式化当前日期和时间
    const formattedTime = format(currentDatetime, 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss');
    // 返回格式化后的当前时间
    return `当前时间：${formattedTime}。`;
}

// 测试工具函数并输出结果，运行后续步骤时可以去掉以下四句测试代码
console.log("测试工具输出：")
console.log(getCurrentWeather({location:"上海"}));
console.log(getCurrentTime());
console.log("n")

运行工具后，得到输出：

测试工具输出：
上海今天是多云。
当前时间：2025-01-08 20:21:45。

更多详细的使用教程，请移步到官方文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-function-calling