近年来，随着AI大模型的快速发展，如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。Function Call 和 ReAct 作为两种重要的模型能力，为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。
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背景介绍
AI大模型（如GPT-4、PaLM等）在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色，但它们的能力往往局限于文本生成和推理。为了让大模型能够与现实世界中的工具、API或外部系统交互，研究人员提出了 Function Call 和 ReAct 两种能力。
Function Call：允许大模型调用外部函数或API，从而扩展其能力范围。
ReAct：结合推理（Reasoning）和行动（Action），使模型能够在复杂任务中动态规划并执行多步操作。
这两种能力的出现，标志着大模型从“纯文本生成”向“任务执行”的转变。
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Function Call
2.1 技术原理
Function Call 是一种让大模型调用外部函数或API的能力。其核心思想是将模型的输出解析为具体的函数调用请求，然后由外部系统执行该请求并返回结果。模型可以根据任务需求动态选择需要调用的函数。
具体流程如下：
模型接收用户输入。进行意图识别，判断是否来调用函数。
模型根据输入内容生成函数调用请求（包括函数名和参数）。
外部系统执行函数并返回结果。
模型将结果整合，并将结果转化为自然语言进行输出。
2.2 代码示例
以下是一个简单的Function Call示例，假设我们有一个天气查询API：
# 定义天气查询函数def get_weather(city: str): # 调用天气API（假设已实现） return f"Weather in {city}: Sunny, 25°C" # 模型生成的函数调用请求function_call = { "name": "get_weather", "parameters": {"city": "北京天气怎么样"}} # 执行函数调用result = get_weather(**function_call["parameters"])print(result) # 输出: 北京: 晴天, 25°C当用户在输入“北京天气怎么样”时，模型可以自动的来进行API的调取，获取天气信息，并返回结果。
2.3 典型应用场景
工具调用：如查询天气、翻译文本、计算数学公式等。
数据获取：从数据库或API中获取实时数据。
自动化任务：如发送邮件、生成报告等。
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ReAct
3.1 技术原理
ReAct（Reasoning + Acting）是一种结合推理和行动的任务执行框架。与Function Call不同，ReAct不仅调用工具，还通过多步推理动态规划任务执行路径。模型会根据当前状态和环境反馈决定下一步行动。
ReAct的核心流程：
模型接收任务输入。
模型进行推理，生成下一步行动（如调用工具或回答问题）。
执行行动并获取结果。
根据结果更新状态，继续推理，直到任务完成。
3.2 代码示例
以下是一个简单的ReAct示例，假设任务是查询某城市的天气并推荐是否适合出行：
# 定义工具函数def get_weather(city: str): return f"Weather in {city}: Sunny, 25°C" # ReAct任务执行def react_task(city: str): # 第一步：获取天气 weather = get_weather(city) print(weather) # 第二步：推理是否适合出行 if "Sunny" in weather: return f"It's a good day to visit {city}!" else: return f"Maybe reconsider visiting {city}." # 执行任务result = react_task("Beijing")print(result) # 输出: It's a good day to visit Beijing!如果你输入“北京”，它会返回：“Weather in Beijing: Sunny, 25°C”（北京天气：晴天，25摄氏度）。
第二步呢，它会根据天气信息，判断是否适合出行：
如果天气是晴天（Sunny），它会告诉你：“It's a good day to visit [城市名]!”（今天很适合去这个城市玩！）。
如果天气不是晴天，它会建议你：“Maybe reconsider visiting [城市名].”（也许你应该重新考虑是否去这个城市）。
那整体的代码执行呢就是：你告诉任务：“请帮我判断北京是否适合出行。”
任务会先获取北京的天气，发现是晴天，于是告诉你：“It's a good day to visit Beijing!”（今天很适合去北京玩！）。
3.3 典型应用场景
复杂任务规划：如旅行规划、项目分解等。
动态决策：根据环境反馈调整行动策略。
多工具协作：结合多个工具完成复杂任务。
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Function Call 和 ReAct 对比
| 核心能力 | 调用外部函数或API | 推理 + 行动 动态规划任务 |
| 通用场景 | 简单工具调用、数据获取 | 复杂任务规划 多步推理 |
| 灵活性 | 较低 依赖预定义函数 | 较高 可动态调整行动路径 |
| 实现复杂度 | 简单 | 较高 |
| 交互性 | 单向调用 | 多轮交互 |
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案例解析
任务：根据用户输入的书名，查询书籍的详细信息，并判断是否值得阅读。
使用 Function Call 实现：
步骤：
调用一个“书籍查询工具”，根据书名获取书籍的详细信息（比如评分、作者等）。
根据书籍的评分，直接判断是否值得阅读。
运行过程：
用户输入书名：《小王子》。
系统调用“书籍查询工具”，获取《小王子》的评分（比如 4.5/5）。
系统直接判断：如果评分大于 4，就推荐阅读。
返回结果：“《小王子》评分 4.5，值得阅读！”
使用 ReAct 实现
步骤：
推理用户的需求：用户想了解《小王子》是否值得阅读。
调用“书籍查询工具”，获取《小王子》的详细信息（评分、作者、简介等）。
推理是否需要进一步分析：比如，除了评分，还要看作者的知名度。
调用“作者信息工具”，查询《小王子》的作者（圣埃克苏佩里）的知名度。
综合评分和作者知名度，判断是否值得阅读。
返回结果：“《小王子》评分 4.5，作者是著名作家圣埃克苏佩里，强烈推荐阅读！”
显然，ReAct在复杂任务中表现更优，而Function Call更适合简单直接的调用场景。
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总结
Function Call 和 ReAct 是AI大模型的两大重要能力，它们分别适用于不同的场景：
Function Call 适合简单、直接的、确定性的任务。
ReAct 适合复杂、多步推理的任务规划。
随着AI技术的进一步发展，这两种能力将为大模型带来更广泛的应用场景，从简单的工具调用到复杂的任务执行，AI大模型的能力边界将不断扩展。未来，我们可以期待更多结合这两种能力的创新应用，为各行各业带来更多可能性。
