Anthropic提出突破性方案：通过代码执行环境与MCP协议结合，将AI直接调用工具转变为AI编写代码调用工具，实现98.7%的token使用率降低。这一创新带来五大核心优势：渐进式工具披露、高效结果处理、强大控制流、隐私保护和状态持久化。实际应用中，该方案使响应速度提升10-50倍，成本降低98%以上，同时大幅增强系统可扩展性，为构建更强大的AI系统开辟了新路径。

Anthropic提出突破性方案：通过代码执行环境与MCP协议结合，将AI直接调用工具转变为AI编写代码调用工具，实现98.7%的token使用率降低。这一创新带来五大核心优势：渐进式工具披露、高效结果处理、强大控制流、隐私保护和状态持久化。实际应用中，该方案使响应速度提升10-50倍，成本降低98%以上，同时大幅增强系统可扩展性，为构建更强大的AI系统开辟了新路径。

摘要：Tool Calling技术通过将大语言模型与外部系统连接，扩展了AI应用的交互能力。该技术需要模型自身具备意图识别、工具选择和参数提取能力，同时依赖推理引擎提供的结构化接口支持。文章详细介绍了OpenAI框架下的实现方法，包括工具定义的JSON Schema规范和多轮调用流程，并强调了清晰函数命名和参数设置的重要性。合理运用Tool Calling可突破模型固有局限，构建能与现实世界交互的

摘要：Tool Calling技术通过将大语言模型与外部系统连接，扩展了AI应用的交互能力。该技术需要模型自身具备意图识别、工具选择和参数提取能力，同时依赖推理引擎提供的结构化接口支持。文章详细介绍了OpenAI框架下的实现方法，包括工具定义的JSON Schema规范和多轮调用流程，并强调了清晰函数命名和参数设置的重要性。合理运用Tool Calling可突破模型固有局限，构建能与现实世界交互的

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