课前：先自学，再做 15 道题
上课前，先花点时间自己看一页材料，就三样：
- 弄懂 3 个词：工具调用（模型听懂意图 + 组织参数，工具查数/计算/执行）、只读 vs 写入、查无结果 ≠ 出错。
- 记住 1 个比方：给模型装一只手，让它去查，而不是去猜。
- 记住 1 条红线：只读工具先上，写入走"预览 → 确认 → 执行"。
看完做 15 道自测题。哪几道大家错得多，直播时老师就重点讲哪几道。
直播 0–30｜把核心快速过一遍
- 模型和工具分工很明确。 模型听懂"还有货吗"= 该查哪个 SKU、哪个仓；工具返回
{"sku":"BTL-001","stock":0}；模型再把那个0翻译成"暂时缺货"。 - 一个工具定义五件事：名称、用途、参数、返回值、失败怎么办。
- 查不到 ≠ 出错，要分开处理。 参数缺失 → 追问；查无此 SKU → "没有这个商品"；接口超时 → "稍后或转人工"；返回空 → "没有库存"，别说"系统错误"。
直播 30–75｜挑大家做错的题讲
- 工具返回一大坨 JSON，模型读不完就开始编，只把需要的字段喂给它。
- 没写"查无结果"分支，一查不到就报错，用户会以为系统坏了。
- 别让模型自己算总价，数字计算一律交给程序或表格公式。
直播 75–120｜拆一个真实案例：新能源汽配零部件仓库，不许猜库存
一家中小型新能源汽车零部件企业，仓库加客服两条线，库存靠 Excel 台账加印象来答。材料是零部件 SKU 表加库存表（BAT-001 电池模组库存 0、MCU-002 电机控制器 37、HVL-003 高压线束 华南仓 120、CHG-004 充电接口 8）。问它 5 个问题：电池模组还有吗、电机控制器呢、高压线束什么时候发货、能便宜点吗、能定制加长线束吗。
这里埋了 3 个坑：库存是 0 的时候模型喜欢说"有货"，必须逼它读工具返回值；有库存不等于明天到，物流时效不在数据里，不能编；"定制"这门服务本来没有，模型可能编一句"支持定制加 200 元"。
课上这么走：先不给工具，让它答这 5 题，数数编了几个；再接上工具重答，当堂把"编造率"算出来贴屏幕上。企业 CLI 的高风险写操作，一律"先预览再提交"（approve --dry-run 再 --confirm）。
这一讲想让你记住的就一句：模型可以解释"0 意味着什么"，但不能决定"0 是多少"。事实归工具，表达归模型。
当堂练一个（8 分钟）：拿一张手边真实的"数字表"——班费收支表、宿舍电费单、图书馆空位都行，把表里的内容贴给 AI，然后连着问两件事：①一个表里有的数（比如"班费还剩多少"），看它是不是照着表答、一字不差；②一个表里没有的数（比如"下周团建还要交多少"），看它是老实说"表里没有/查不到"，还是张口编一个。
判断标准：表里有的，数字必须和表一模一样；表里没有的，它必须说"没有/查不到"，而不是编一个。只要它编出一个表里没有的数，就是失败——这就是"事实归工具"要防的那一下。
课后：答疑 + 陪跑，交一份作业
本讲必过：工具调用。 接一个真实数据源（智能表格或 MCP），定义一个查询动作，测 3 条（正常/查无结果/参数缺失）；数字来自表、查无不说"系统错误"、缺参会追问。再补 5 条工具测试（正常/缺参/查无/超时/重复请求）。
这节课你该会的：
- 改一次表里的数字，看回答跟着变——证明它真的在查，不是在背；
- 问一个表里没有的项目，它会说"没有"，而不是报"系统错误"；
- 能说清一个回答里，哪些字来自工具（事实），哪些字来自模型（表达）。
三个翻车：
- 工具返回一大坨 JSON——模型读不完就开始编，只喂它需要的字段；
- 没写"查无结果"分支——一查不到就报错，用户以为系统坏了；
- 让模型自己算总价——数字计算一律交给程序或表格公式。
延伸自读：《原理讲义》§5
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一句话定义：工具调用是给模型装上一只"能伸手查数、计算、执行"的手——模型负责听懂意图、把参数组织好，工具负责拿回事实、必要时还会真的改动系统（产生副作用），模型再把结果翻译成人话。一句话：事实归工具，表达归模型。
核心原理
1. 模型与工具分工：因为语言模型天生"会说话，不一定知道"。 模型是从语料里学来的概率性文字续写器：知识有截止、会幻觉，对"此时此地到底什么情况"一无所知。你让它直接回答"现在还有货吗"，它只能猜，还猜得特别自信。工具的意义，是把"拿事实"这一步从概率通道搬到确定通道——查数据库、调接口、跑计算，结果每次都能复现、能校验。模型只做它真正擅长的两件事：把"还有货吗"翻译成"查哪个 SKU、哪个仓"（组织参数），再把工具返回的 {"sku":"BTL-001","stock":0} 翻译成"暂时缺货"（表达结果）。这么一分工，责任也能追了：数字错了是数据或工具的问题，话说得不好才是模型的问题。
2. 只读 vs 写入：因为读是幂等的，写是不可逆的。 查询重复多少次世界都不会变，写操作一旦执行就有真实后果——扣款、发货、删记录。所以工程上"只读先上，写入靠后"，而且写入必须留一道人绕不过去的门槛：预览 → 确认 → 执行。抽象例子：某企业把报销单能力封装成工具，list --status pending（只读，随时可查）、approve --id … --dry-run（先预览影响范围）、approve --id … --confirm（显式确认）是三个不同权限等级的动作。能做只读，不代表能写；能写，也不代表能跳过确认直接写。
3. 查无结果 ≠ 出错：因为"没有"本身就是一条正确的事实。 工具返回的是四种情况，不是"成功/失败"两种：正常返回、参数缺失、查无结果、接口超时，必须分开处理、各有各的答法——参数缺失就追问；查无此 SKU 就说"没有这个商品"；接口超时就说"稍后再试或转人工"；返回空就说"没有库存"。最危险的做法是把后面三种统统归成"系统错误"，用户会以为系统坏了，其实系统只是在老实说话。边界在于：模型可以解释"0 意味着什么"，但不能决定"0 是多少"。
常见误区 / 边界
- 别让模型算数：总价、求和、换算一律交给程序或公式，模型的算术是"背出来的"，不是算出来的。
- 别把一整坨 JSON 塞给模型：工具返回几十个字段，模型读不完就会"顺嘴补"，只回传需要的字段，减少编造的原料。
- 别把"查不到"说成"系统错误"：那是误导，用户会误判故障；诚实区隔"没有"与"坏了"。
- 别让写操作裸奔：删除、审批、付款没有"预览 → 确认 → 执行"就不许上线。
- 别和 RAG 混淆：RAG 解决"模型不知道的静态知识"，工具调用解决"模型够不着的实时状态与副作用"；查文档是检索，改库存是执行，两者不能互相替代。
一句可带走的话
模型可以解释"0 意味着什么"，但不能决定"0 是多少"——事实归工具，表达归模型。
案例包 · 15 题自测
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15 道题分三块，各约 5 道：①模型和工具的分工；②工具要定义的几件事；③查不到、超时、参数缺失怎么分开处理。
每题都有解析，容易错的地方标了出来。大家错得多的题，就是直播时要重点讲的。
- （单选）工具调用中，模型和工具的分工是？
- A. 模型查数，工具表达
- B. 模型听懂意图、组织参数，工具给出事实
- C. 都靠模型
- D. 都靠工具
答案：B ｜ 解析：事实归工具，表达归模型。
- （单选）一个工具要定义几件事？
- A. 两件：名称、返回
- B. 五件：名称、用途、参数、返回值、失败怎么办
- C. 三件：参数、返回、权限
- D. 一件：名称
答案：B。
- （判断）"查无结果"和"接口出错"是同一回事。
答案：错 ｜ 解析：查无此 SKU → "没有这个商品"；超时 → "稍后或转人工"；返回空 → "没有库存"。分开处理。 容易错：学生常一律答"系统错误"。
- （单选）库存为 0 时，正确回答是？
- A. "有货，请下单"
- B. "暂时缺货，预计 X 日到货"
- C. "系统错误"
- D. "不确定"
答案：B ｜ 解析：必须读工具返回值，0 就是缺货。
- （单选）工具需要参数（如 SKU）但用户没给，应该？
- A. 随便猜一个
- B. 追问"请问是哪一款？"
- C. 报错
- D. 跳过该问题
答案：B ｜ 解析：参数缺失要追问，不瞎猜。
- （判断）可以让模型直接算总库存/总价。
答案：错 ｜ 解析：数字计算交给程序或表格公式，模型做算术错一次就查不出来。 容易错：总觉得模型算个总数没问题，其实错一次就查不出来。
- （单选）只读工具和写入工具，上线顺序是？
- A. 同时上
- B. 先只读，写入走"预览→确认→执行"
- C. 先写入
- D. 只上写入
答案：B ｜ 解析：只读先上，写入要加确认。
- （单选）工具返回一大坨 JSON，会导致？
- A. 更快
- B. 模型读不完，开始编
- C. 更准确
- D. 没影响
答案：B ｜ 解析：只返回需要的字段。 容易错：习惯把一大段返回直接喂给模型。
- （判断）"有库存"等于"明天能到"。
答案：错 ｜ 解析：物流时效不在库存数据里，不能编具体到达日。
- （单选）平台没开放 MCP 时，怎么教"接真实数据"？
- A. 跳过这一讲
- B. 用一张智能表格代替真实接口，让模型读这张表
- C. 让模型猜
- D. 只讲理论
答案：B ｜ 解析：教学点不变——数字必须来自表，失败必须说清。
- （单选）回答里"有货，华东仓 37 件"这个 37，应该来自？
- A. 模型记忆
- B. 工具的返回值
- C. 用户说的
- D. 猜的
答案：B ｜ 解析：数字来自表，不来自模型。
- （判断）工具返回空时，回答"没有库存"比"系统错误"更对。
答案：对 ｜ 解析：返回空是正常业务结果，不是故障。
- （单选）课堂算"编造率"的目的是？
- A. 惩罚学生
- B. 量化"模型在不接工具时编了多少数字"
- C. 比较模型好坏
- D. 没用
答案：B。
- （判断）重复请求同一个"查询"操作是安全的，可以随便重试。
答案：对 ｜ 解析：查询是只读、幂等的；危险的是对"写入"操作重试（第 13 讲）。
- （单选）本讲的核心一句话是？
- A. 模型万能
- B. 事实归工具，表达归模型
- C. 工具万能
- D. 都靠提示词
答案：B。
案例包 · 案例拆解素材
对应：第 5 讲「工具调用与实时数据」
课堂用时：案例拆解 45 分钟（直播 75–120）
材料与提示词思路：全部内联在本文件，不另建
data/和prompts/
1. 客户和场景
某中小型新能源汽车零部件企业，仓库 + 客服两条线。仓库管理员查库存、做出入库，客服回答"这个零件有没有货"。生产和售后天天要查库存，但靠 Excel 台账 + 印象回答，经常报错。
零部件 SKU 上百个（电池模组、电机控制器、高压线束、充电接口……），库存分散在 Excel 台账里，客服靠"印象"答"有货没货"。上月一个高压线束断货，客服说"有货"，生产排期被耽误，客户投诉。
2. 为什么拿这个案例来讲
- 它把"模型"和"工具"的分工讲得非常清楚：模型负责听懂，工具负责给事实；
- 错误后果是真金白银 + 生产排期：报错库存 = 耽误产线；
- 它有三个层次：查得到（库存）、查不到（没这个 SKU）、不能查（成本价权限）；
- 它可以迁移到任何"实时数据"场景：库存、订单、排期、余额、工单状态。
3. 原始材料（模拟数据，零部件）
SKU 表（节选）
| SKU | 名称 | 规格 |
|---|---|---|
| BAT-001 | 电池模组 | 51.2V 100Ah |
| MCU-002 | 电机控制器 | 双电机 400V |
| HVL-003 | 高压线束 | 主回路 3 米 |
| CHG-004 | 充电接口 | 直流快充口 |
库存表（节选）
| SKU | 仓库 | 库存 | 预计到货 | 到货数量 |
|---|---|---|---|---|
| BAT-001 | 华东仓 | 0 | 2026-10-25 | 80 |
| MCU-002 | 华东仓 | 37 | — | — |
| HVL-003 | 华南仓 | 120 | — | — |
| CHG-004 | 华东仓 | 8 | — | — |
4. 期望结果
| 问题 | 正确行为 |
|---|---|
| 电池模组还有吗？ | 调 query_stock("BAT-001") → 0 → "暂时缺货，预计 10 月 25 日到货" |
| 电机控制器呢？ | 调工具 → 37 → "有货，华东仓 37 件" |
| 高压线束什么时候能发货？ | 调工具 → 华南仓 120 → "华南仓有货；具体发货时效请咨询人工" |
| 能便宜点吗？ | 价格权限外 → 转人工，不报价 |
| 能定制加长线束吗？ | 数据里没有定制服务 → "资料未覆盖，请咨询人工" |
5. 故意埋的三个坑
坑 1：库存为 0，模型说"有货"
模型没有"库存"概念，它只有"语言里库存通常怎么写"。不接工具时，它几乎一定说"有货"。
正确：必须读工具返回值 stock: 0。
坑 2：有库存 ≠ 明天到
HVL-003 华南仓有 120 件，但物流时效不在数据里。模型可能说"明天发货，3 天到"。
正确：只说"华南仓有货"，时效转人工/查物流。
坑 3：没有的服务，模型帮你编
"能定制加长线束吗？"数据里没有。模型可能为了"帮上忙"，编一个"支持定制，加 200 元"。
正确：资料未覆盖，转人工。
6. 两版提示词思路
- v1（故意有缺陷）：只有"回答库存和发货问题，尽量帮客户"。
- v2（修复后）：事实必须调工具、不许猜、不报价、不承诺时效、未覆盖转人工。
7. 验收样例（3 条）
| # | 问题 | 期望 | 判定 |
|---|---|---|---|
| 1 | 电池模组还有吗？ | 调工具 → 0 → 缺货 + 到货日期 | 通过 |
| 2 | 高压线束什么时候能发货？ | 有货 + 不承诺具体到达日 | 通过 |
| 3 | 能便宜点吗？ | 不报价，转人工 | 通过 |
8. 案例拆解 45 分钟怎么走
| 分钟 | 做什么 |
|---|---|
| 0–3 | 抛开场故事："客服说有货，实际断货两周，生产排期被耽误" |
| 3–13 | 不接工具跑 5 题，数它编了几个数字 |
| 13–25 | 接工具重跑，对比；看参数传对没有 |
| 25–40 | 故意问不存在的 SKU、不能报价的题、没提供的定制服务 |
| 40–45 | 收口：数字来自表，不来自模型。 |
9. 一句话总结
模型可以解释"0 意味着什么"，但不能决定"0 是多少"。事实归工具，表达归模型。
案例包 · 课后操作单
目标：让助手回答库存问题时必须查表，查不到会说"没有"，不能报价。
时间：课后 60 分钟。
你要交的东西
- 一个工具定义（
query_stock）； - 一个能调工具的 WorkBuddy 技能；
- 8 条测试记录，含参数、工具返回、最终回答；
- 一句"哪一个问题它最容易编，为什么"。
怎么做
第 1 步：准备数据（5 分钟）
- 把
data/sku.csv、data/inventory.csv导入智能表格，或按data/mock_api.json建模拟接口。 - 确认每个 SKU 都能查到：名称、仓库、库存、预计到货、到货数量。
- 价格表单独放，不要放进客服能访问的知识库。
第 2 步：定义工具（5 分钟）
按 data/tool_schema.json 写：名称 query_stock；参数 sku（必填）；返回 sku/name/warehouse/stock/restock_date/restock_qty；失败：查无此 SKU 返回 {"error":"SKU_NOT_FOUND"}，超时返回 {"error":"TIMEOUT"}。
第 3 步：接工具（5 分钟）
接上工具（MCP 连接器或智能表格查询），贴 prompts/v2_tool_only.txt，用"电池模组还有吗"确认它真的调了工具。
第 4 步：跑 8 条测试（10 分钟）
用 data/questions.csv 逐条记录：是否调工具 / 传入参数 / 工具返回 / 最终回答 / 判定（通过/失败/部分）。
第 5 步：加三个失败分支（5 分钟）
①查无此 SKU → "没有这个商品"；②超时 → "暂时查不到，稍后或转人工"；③参数缺失 → 追问"请问是哪一款？"
课后作业
- 补 5 条工具测试：正常、缺参数、查无结果、超时、重复请求。
- 把"库存"换成你项目里的真实数据（订单、排期、余额、工单），重跑一遍。
- 写 100 字：如果工具返回 0，你的助手会怎么回答？会不会说"有货"？
达标标准（这节课你该会的）
- 改一次表里的数字，看回答跟着变——证明它真的在查，不是在背；
- 问一个表里没有的项目，它会说"没有"，而不是报"系统错误"；
- 能说清一个回答里，哪些字来自工具（事实），哪些字来自模型（表达）。
容易踩的坑
- 不接工具直接让模型答 → 一定编。
- 工具返回一大坨 JSON → 模型读不完开始猜。
- 没有"查无结果"分支 → 一查不到就报错。
- 让模型自己算总库存 → 数字计算交给程序/表格公式。
- 把价格表也接进去 → 客服不该报价。
案例包 · 教师脚本（教师用）
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课前准备
- 把
sku.csv、inventory.csv导入智能表格，或按mock_api.json起模拟接口。 - 自己先跑 v1，确认它会说"有货"；如果没编，把提示词改得更"客服"一点（"尽量让客户满意"）。
- 开课前看 quiz 错误率，锁定错误率最高的 3–5 题。
0–30｜把核心快速过一遍（3 个点）
- 模型和工具分工明确（10 分钟）— 模型听懂"还有货吗"= 查哪个 SKU、哪个仓；工具返回
{"sku":"BAT-001","stock":0}；模型把 0 翻译成"暂时缺货"。 - 一个工具定义五件事（10 分钟）— 名称、用途、参数、返回值、失败怎么办。
- 查不到 ≠ 出错，分开处理（10 分钟）— 参数缺失→追问；查无此 SKU→"没有"；超时→"稍后/转人工"；返回空→"没有库存"。
30–75｜挑大家做错的题讲
按 quiz 里大家错得多的题（Q3 / Q6 / Q8），每道讲清"错在哪一层、怎么改"：
- Q3：查无结果当"系统错误" → 返回空是正常业务结果，不是故障。
- Q6：让模型算总价 → 数字计算交给程序/表格公式。
- Q8：工具返回一大坨 JSON → 模型读不完开始编，只返回需要的字段。
75–120｜拆案例：库存查询，5 问 3 答不了
抛故事（3 分钟）：顾客问"这款还有货吗"，AI 说"有的，库存充足"，实际断货两周。让学生先争论：这是措辞问题还是事实来源问题？
不接工具，数编造（10 分钟）：用 v1_no_tool.txt 跑第 1、2、3 题，每出现一个具体数字（37、120、10 月 25 日），问"这个数字从哪来的？"——这就是编造。
接工具，对比（12 分钟）：接上 query_stock 重跑，看三件事：①有没有真调工具（参数 sku 对不对）；②返回 0 时有没有说"缺货"；③返回 120 时有没有多说"明天到"。
三个边界（12 分钟）：①问不存在的 SKU BAT-999 → "没有这个商品"；②"能便宜点吗" → 不报价转人工；③"能定制加长线束吗" → 资料未覆盖转人工。
收口（8 分钟）：事实归工具，表达归模型。 模型可以解释"0 意味着什么"，不能决定"0 是多少"。
标准答案
见 data/expected_results.md。关键：BAT-001 = 0（预计 2026-10-25 到货 80）；MCU-002 = 37；HVL-003 = 华南仓 120（不承诺到达日）；CHG-004 = 8；价格/定制/正品/发票 = 转人工或未覆盖。
学生会错在哪
- 不接工具直接让模型答 → 数字全编。
- 接了工具但没看返回值 → 0 还说有货。
- 把"有库存"说成"明天到" → 承诺了物流时效。
- 工具返回整张表 → 模型读不完，抓错行。
- 没有失败分支 → 查无此 SKU 直接报错。
评分点（每条 1 分，共 5 分）
- [ ] 第 1 题：调工具，返回 0，说缺货 + 到货日期；
- [ ] 第 3 题：说清仓库，不承诺到达日；
- [ ] 第 4 题：不报价，转人工；
- [ ] 第 6 题：查无此 SKU 有明确回复；
- [ ] 工具调用日志完整（参数 + 返回 + 最终回答）。
如果学生问"能不能让模型自己算总库存"
回答：可以算，但不该它算。 让它调 sum_stock(category) 工具，或让表格公式算。模型做算术，错一次你就查不出来。