练习 1：一个工具、一次完整来回¶

这题只做一件事：模型说“请调用 get_weather”，你的 Python 程序检查参数、执行工具，再把结果交回模型。跑完后，你会亲眼看到：

问题 → Tool Call → 程序检查并执行 → Tool Result → 最后回答

Tool Call 是模型提出的工具请求。Tool Result 是你的程序执行后交回去的结果。模型提出请求，不代表它有权直接执行程序。

第一个动作¶

先在 PowerShell 复制并执行：

ollama pull qwen2.5:3b

Path A：Ollama（本机，API 费用 `$0`）¶

cd examples/stage-3/01-function-calling
python -m pip install -r requirements.txt
ollama serve
python starter.py

如果 ollama serve 说端口已被使用，通常代表 Ollama 已经在运行；保留那个窗口，再开一个 PowerShell 执行 python starter.py。

这条路径使用 OpenAI Python SDK 连接到 http://localhost:11434/v1，数据不会发送到 OpenAI 云端。

Path B：Anthropic（需要 API key）¶

cd examples/stage-3/01-function-calling
python -m pip install -r requirements.txt
$env:ANTHROPIC_API_KEY = "你的-key"
python starter_anthropic.py

程序使用固定模型 ID claude-haiku-4-5-20251001，避免模型 alias 之后移动时教学结果悄悄改变。

预算提醒：每次正式运行先预留 $0.05 上限。实际费用按 token 数计算：

输入 token × $1 / 1,000,000 + 输出 token × $5 / 1,000,000

Tool Use 还会加入系统提示 token；不要把基于无 token 假设的小数写成保证价格。价格查核日：2026-08-27。

macOS/Linux 命令

cd examples/stage-3/01-function-calling
python -m pip install -r requirements.txt
export ANTHROPIC_API_KEY="你的-key"
python starter_anthropic.py

不花钱的自我检查¶

这两个测试使用假的模型响应，不连接 Ollama，也不调用 Anthropic API：

python test.py
python test_anthropic.py

你应该看到两次 all pass。测试也会故意送入坏 JSON、多余字段与不存在的工具，确认程序会先挡下它们。

你正在保护什么¶

Allowlist：只有 get_weather 可以执行；模型乱说别的工具名称也不行。
参数验证：city 不能是空字符串，unit 只能是 celsius，多余字段也会被拒绝。
结果配对：每个结果都带回原本的 tool_call_id 或 tool_use_id。
错误标记：Anthropic 路径失败时会加上 is_error: true，让模型知道这不是正常结果。

完成条件¶

Path A 或 Path B 至少成功运行一次。
两个离线测试都显示 all pass。
你能用自己的话说出“模型只提出请求，程序才真正执行”。
你能指出程序在哪里检查工具名称与参数。

官方参考¶

文档与 SDK 查核日：2026-08-27。

📚 想看完整章节？ 这里仅教学第一个最小循环。接着读： - datawhalechina/hello-agents：章节式中文 Agent 课程；把这题当成 tool calling 的起点。 - Anthropic Tool Use Cookbook：从单一工具走到多工具的官方 notebook。 - Stage 3 精选 Projects：回到学习地图选择下一个资源。