文章目录D15 | Function Calling 实战：让 AI 调用你的 API写在前面一、Function Calling 基础速览二、怎么把内部 API 暴露给 AI2.1 核心问题2.2 手动写 Schema（小项目）2.3 从 OpenAPI 自动生成（推荐）2.4 从 FastAPI 自动生成2.5 description 怎么写好❌ 差的 description✅ 好的 description三、3 个真实业务场景3.1 场景 1：查询订单3.2 场景 2：发送邮件3.3 场景 3：创建工单四、错误处理 5 套路4.1 套路 1：参数类型错误4.2 套路 2：工具不存在4.3 套路 3：工具执行失败（API 报错）4.4 套路 4：参数缺失4.5 套路 5：AI 选错工具五、完整实战：客户问题自动派单5.1 业务流程5.2 完整代码5.3 业务效果六、性能优化6.1 减少 Token 消耗6.2 缓存常见查询6.3 并行工具调用七、监控与日志7.1 关键监控指标7.2 关键日志八、这一篇的小结8.1 5 个 Key Takeaway8.2 决策树8.3 思考题下篇预告D15 | Function Calling 实战：让 AI 调用你的 API系列：《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》（S1 模块 4 · Agent 实战 ②）作者：刘一说（haohaizi_liu）| 15 年开发管理经验配套代码：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack写在前面D7 我们讲过 Function Calling 基础——让 AI 决定调哪个函数、填什么参数。但基础归基础，生产环境你会立刻遇到这些问题：我有 50 个内部 API，怎么暴露给 AI？AI 选错工具怎么办？参数传错类型怎么办？工具调用失败怎么恢复？这一篇我们解决实战问题。读完你会拿到：API → Tool的转换方法（OpenAPI / Flask / FastAPI）3 个真实业务场景（查订单 / 发邮件 / 写工单）错误处理的 5 个套路完整实战："客户问题自动派单"机器人D D15 | Function Calling 实战：让 AI 调用你的 API
文章目录D15 | Function Calling 实战：让 AI 调用你的 API写在前面一、Function Calling 基础速览二、怎么把内部 API 暴露给 AI2.1 核心问题2.2 手动写 Schema（小项目）2.3 从 OpenAPI 自动生成（推荐）2.4 从 FastAPI 自动生成2.5 description 怎么写好❌ 差的 description✅ 好的 description三、3 个真实业务场景3.1 场景 1：查询订单3.2 场景 2：发送邮件3.3 场景 3：创建工单四、错误处理 5 套路4.1 套路 1：参数类型错误4.2 套路 2：工具不存在4.3 套路 3：工具执行失败（API 报错）4.4 套路 4：参数缺失4.5 套路 5：AI 选错工具五、完整实战：客户问题自动派单5.1 业务流程5.2 完整代码5.3 业务效果六、性能优化6.1 减少 Token 消耗6.2 缓存常见查询6.3 并行工具调用七、监控与日志7.1 关键监控指标7.2 关键日志八、这一篇的小结8.1 5 个 Key Takeaway8.2 决策树8.3 思考题下篇预告D15 | Function Calling 实战：让 AI 调用你的 API系列：《60 天 AI 全栈转型：传统开发者的大模型工程师之路》（S1 模块 4 · Agent 实战 ②）作者：刘一说（haohaizi_liu）| 15 年开发管理经验配套代码：https://gitcode.com/road-emblem/60-days-ai-stack写在前面D7 我们讲过 Function Calling 基础——让 AI 决定调哪个函数、填什么参数。但基础归基础，生产环境你会立刻遇到这些问题：我有 50 个内部 API，怎么暴露给 AI？AI 选错工具怎么办？参数传错类型怎么办？工具调用失败怎么恢复？这一篇我们解决实战问题。读完你会拿到：API → Tool的转换方法（OpenAPI / Flask / FastAPI）3 个真实业务场景（查订单 / 发邮件 / 写工单）错误处理的 5 个套路完整实战："客户问题自动派单"机器人D