一、核心概念与技术架构解析
1.1 Function Calling机制深度剖析
Function Calling作为大模型与外部工具交互的桥梁，解决了传统大模型在垂直领域数据获取和实时性任务中的天然缺陷。其核心工作原理是通过结构化参数定义，使大模型能够识别需要调用的外部工具，返回标准化参数后由开发者执行工具，并将结果回传至大模型完成闭环处理。
# 股票查询工具定义标准格式
tools = [{
"name": "get_stock_price",
"description": "获取指定股票的实时收盘价",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"stock_code": {
"type": "string",
"description": "股票代码，如'600519.SH'代表贵州茅台"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "查询日期，格式YYYY-MM-DD，默认当日"
}
},
"required": ["stock_code"]
}
}]
这种机制实现了大模型能力的无限扩展，通过工具库的不断丰富，可使大模型具备天气查询、数据计算、API调用等各类专业能力。在DeepSeek平台中，Function Calling通过tools参数直接配置，支持自动识别与调用决策。
1.2 ReAct范式的革命性突破
ReAct（Reason+Act）范式将大模型的问题解决过程分解为推理链与工具行动的循环迭代，形成"思考-行动-观察-再思考"的闭环工作流。这一模式突破了传统提示工程的线性思维局限，使大模型具备复杂任务的分步解决能力。
ReAct的核心创新在于将大模型的内部思考过程显性化，通过强制格式约束（Thought/Action/Observation）避免"幻觉"问题，同时允许模型根据工具返回结果动态调整策略。在数学解题、逻辑推理等需要多步思考的场景中，ReAct表现出显著优势。
1.3 双技术组合的协同效应
| 技术特性 | Function Calling | ReAct模式 | 组合应用价值 |
|---|---|---|---|
| 能力边界 | 单步工具调用接口 | 多步推理决策框架 | 构建全流程自主执行智能体 |
| 问题解决维度 | 简单任务即时响应 | 复杂问题分层拆解 | 覆盖从基础查询到深度业务流程 |
| DeepSeek实现 | tools参数结构化定义 |
react专用prompt模板 |
双引擎无缝协同，自动模式切换 |
| 典型场景 | 天气查询、单位换算 | 数学证明、逻辑推理 | 企业级工作流自动化、数据分析 |
二、技术实现与代码模板
2.1 Function Calling基础实战流程
四步实现天气查询功能
from deepseek import DeepSeek
import json
# 1. 定义工具函数（实际应用中调用真实API）
def get_weather(location: str, date: str = None):
"""获取指定地点和日期的天气信息"""
date_text = date if date else "今日"
return f"{
location}{
date_text}天气：晴，气温22-28℃，微风"
# 2. 配置工具列表（符合OpenAI函数调用规范）
weather_tool = {
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "获取城市天气预报，支持查询未来7天",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "城市名称，如'北京'、'上海'"
},
"date": {
"type": "string",
"description": "日期，格式YYYY-MM-DD，默认当日"
}
},
"required": ["location"]
}
}
}
# 3. 调用模型并处理工具响应
client = DeepSeek()
user_query = "广州明天天气怎么样？"
# 首次调用模型
first_response = client.chat(
messages=[{
"role": "user", "content": user_query}],
tools=[weather_tool],
tool_choice="auto&#