# 1489 LLM Tool Call Formats C43fa426 > LLM 工具调用格式指南 - Skill: `tools-only/1489-llm-tool-call-formats-c43fa426` (Agent Skill, multi-file: 3 files) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add tools-only/1489-llm-tool-call-formats-c43fa426` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tools-only/1489-llm-tool-call-formats-c43fa426/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: AI & ML - Author: tools-only (https://skillmd.com/u/tools-only) - Updated: 2026-09-22 - Page: https://skillmd.com/skills/tools-only/1489-llm-tool-call-formats-c43fa426 --- # LLM 工具调用格式指南 本文档记录了各 LLM 提供者的工具调用格式差异及系统处理方式。 ## 概述 不同 LLM 提供者对工具调用（Function Calling / Tool Use）的实现存在差异。虽然大多数遵循 OpenAI 或 Anthropic 的标准格式，但部分模型会返回非标准格式，需要特殊解析处理。 ## 当前配置的模型 | 模型 | Provider | API 类型 | 优先级 | 特殊处理 | |------|----------|---------|--------|---------| | MiniMax-M2.1 | minimax | anthropic | 0 (最高) | 文本格式解析 | | qwen3-max | dashscope | openai | 1 | thinking 标签 | | kimi-k2.5 | moonshot | openai | 2 | 特殊工具格式 | | claude-opus | yunwu | anthropic | 3 | 标准格式 | ## 各模型详细格式 ### 1. Claude (Anthropic 原生) **API 类型**: `anthropic` **工具调用格式**: 标准 Anthropic `tool_use` block ```json { "type": "tool_use", "id": "toolu_01A09q90qw90lq917835lgs", "name": "get_weather", "input": {"location": "San Francisco"} } ``` **无需特殊处理**，系统原生支持。 --- ### 2. MiniMax M2.1 **API 类型**: `anthropic` (Anthropic 兼容) **基础 URL**: `https://api.minimaxi.com/anthropic` **官方文档**: https://platform.minimaxi.com/docs/guides/text-m2-function-call #### API 选项 MiniMax 提供两种 API： | API | URL | 特点 | |-----|-----|------| | Anthropic 兼容 | `https://api.minimaxi.com/anthropic` | 返回标准 tool_use block | | OpenAI 兼容 | `https://api.minimaxi.com/v1` | 需设置 `reasoning_split` | #### Thinking 格式 - **Anthropic API**: thinking 作为独立 block 返回 - **OpenAI API (reasoning_split=True)**: thinking 在 `reasoning_details` 字段 - **OpenAI API (reasoning_split=False)**: thinking 以 `...` 标签包裹在 content 中 #### 特殊文本格式（降级情况） 当 Anthropic 兼容 API 降级时，可能返回文本格式： ``` San Francisco ``` **系统处理**：`llm/converters/tools.py` 中的 `parse_text_tool_calls()` 自动解析。 --- ### 3. Kimi K2.5 (月之暗面) **API 类型**: `openai` **基础 URL**: `https://api.moonshot.cn/v1` **官方文档**: https://platform.moonshot.ai/docs/guide/kimi-k2-5-quickstart #### 标准格式 Kimi 通过 OpenAI 兼容 API 返回标准 `tool_calls`： ```json { "tool_calls": [{ "id": "call_xxx", "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "arguments": "{\"location\": \"Beijing\"}" } }] } ``` #### 特殊文本格式（自托管/vLLM 场景） Kimi K2 原生模型（非 API）可能返回特殊格式： ``` <<|tool_calls_section_begin|>> <<|tool_call_begin|>>functions.get_weather:0<<|tool_call_argument_begin|>>{"city": "Beijing"}<<|tool_call_end|>> <<|tool_calls_section_end|>> ``` **格式说明**： - `functions.{func_name}:{idx}` - 函数 ID，idx 从 0 递增 - 需要手动解析函数名和参数 **系统处理**：`llm/converters/tools.py` 中的 `_parse_kimi_tool_calls()` 自动解析。 #### Thinking 配置 ```json { "extra_params": { "thinking": {"type": "enabled"} } } ``` --- ### 4. DashScope Qwen3 (阿里云通义) **API 类型**: `openai` **基础 URL**: `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` **官方文档**: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/function-calling #### 工具调用格式 标准 OpenAI 兼容格式： ```json { "tool_calls": [{ "id": "call_xxx", "type": "function", "function": { "name": "get_weather", "arguments": "{\"location\": \"杭州\"}" } }] } ``` #### Thinking 配置 ```json { "extra_params": { "enable_thinking": true } } ``` Qwen3 的 thinking 可能以 `...` 标签形式出现在 content 中。 --- ## 系统处理机制 ### 1. 文本格式工具调用解析 位置：`src/openakita/llm/converters/tools.py` 支持的格式： - `` 通用格式 - `` MiniMax 格式 - `<<|tool_calls_section_begin|>>` Kimi K2 格式 ```python def has_text_tool_calls(text: str) -> bool: """检测文本中是否包含工具调用""" def parse_text_tool_calls(text: str) -> tuple[str, list[ToolUseBlock]]: """解析文本工具调用，返回清理后的文本和工具调用列表""" ``` ### 2. Thinking 标签清理 位置：`src/openakita/core/agent.py` ```python def strip_thinking_tags(text: str) -> str: """移除响应中的内部标签""" ``` 清理的标签： - `...` - Claude extended thinking - `...` - MiniMax/Qwen thinking - `...` - MiniMax 工具调用 - `<<|tool_calls_section_begin|>>...<<|tool_calls_section_end|>>` - Kimi K2 工具调用 ### 3. Provider 层处理 位置：`src/openakita/llm/providers/anthropic.py` Anthropic provider 在 `_parse_response()` 中： 1. 首先检查标准 `tool_use` block 2. 如果没有，检查文本中是否有工具调用格式 3. 解析文本工具调用并转换为 `ToolUseBlock` --- ## 配置示例 ### llm_endpoints.json ```json { "endpoints": [ { "name": "minimax", "provider": "minimax", "api_type": "anthropic", "base_url": "https://api.minimaxi.com/anthropic", "api_key_env": "MINIMAX_API_KEY", "model": "MiniMax-M2.1", "priority": 0 }, { "name": "kimi", "provider": "moonshot", "api_type": "openai", "base_url": "https://api.moonshot.cn/v1", "api_key_env": "KIMI_API_KEY", "model": "kimi-k2.5", "extra_params": {"thinking": {"type": "enabled"}} }, { "name": "dashscope", "provider": "dashscope", "api_type": "openai", "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", "api_key_env": "DASHSCOPE_API_KEY", "model": "qwen3-max-2026-01-23", "extra_params": {"enable_thinking": true} } ] } ``` --- ## 故障排查 ### 问题 1: 工具调用以原始 XML 形式显示给用户 **原因**: 文本格式的工具调用未被正确解析 **解决**: 1. 检查 `has_text_tool_calls()` 是否检测到格式 2. 检查 `parse_text_tool_calls()` 解析逻辑 3. 检查 provider 的 `_parse_response()` 是否调用了解析 ### 问题 2: Thinking 内容泄露给用户 **原因**: `strip_thinking_tags()` 未清理该格式 **解决**: 1. 添加新的正则表达式匹配模式 2. 确保在发送给用户前调用清理函数 ### 问题 3: 模型切换后上下文丢失 **原因**: 不同模型的消息格式不兼容 **解决**: 1. 使用 `task_monitor` 的重试机制 2. 切换时重置上下文到原始用户请求 --- ## 参考链接 - [MiniMax 工具使用文档](https://platform.minimaxi.com/docs/guides/text-m2-function-call) - [Kimi K2 Tool Call Guidance](https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Thinking/blob/main/docs/tool_call_guidance.md) - [阿里云 DashScope 函数调用](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/function-calling) - [Anthropic Tool Use 文档](https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/tool-use) - [OpenAI Function Calling](https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling)