工具使用與第一個 Agent Loop

📌 學習目標

• 說出 schema → call → execute → result → answer 五個步驟。
• 定義一個工具，檢查參數，再安全地執行對應函式。
• 不靠 framework，寫出有次數上限和停止條件的 Agent Loop。
• 分清 Function Calling 與 Structured Output，不再把兩者當成同一件事。
• 用固定題目比較 schema 或模型，而不是靠一次結果下結論。

📚 必修閱讀

1. 1.Ollama — Tool Calling⭐⭐⭐⭐⭐先看 single tool 與 multi-turn loop。
2. 2.Anthropic — How Tool Use Works⭐⭐⭐⭐⭐看清楚模型、應用程式和 tool result 各自負責什麼。
3. 3.ReAct paper⭐⭐⭐⭐先讀 abstract；知道 Reasoning + Acting 的來源，不必一次讀完公式。

🎯 精選資源

練習摘要取自上游教材；完整程式碼、成本與延遲估算見官方版。

1. 練習 1：Function Calling — 一個工具、一次呼叫，看見 Tool Call → 執行 → Tool Result 的完整來回（Ollama 本機路徑 API 費 $0）。
2. 練習 2：多工具選擇 — 模型在 calculator 與 get_weather 之間選擇，程式只派發 allowlist 內的名稱。
3. 練習 3：從零實作 ReAct — 不用 framework，寫出有 MAX_STEPS 上限的 13 行 Agent Loop；先跑不需要金鑰的 mock test。
4. 練習 4：多步驟推理 — 查台北溫度再換算華氏，觀察每一步的 call ID 與結果如何接續。
5. 練習 5：錯誤處理 — 可以讓模型修正的工具錯誤送回去；transport、解析或超出上限的錯誤明確停止。
6. 練習 6：Schema 設計 — 用同一組題目比較壞 schema 與好 schema，指出描述、欄位、enum 或限制哪裡改善。
7. 推薦小專案：安全的天氣小幫手 — 串起練習 1–6，只保留兩個只讀工具，加入 allowlist、參數驗證、MAX_STEPS 與五題 eval。

✅ 自我檢查

• 我能用自己的話說出 schema → call → execute → result → answer。
• 我能分清 Tool Call、Tool Result 與 Structured Output。
• 我的程式只派發 allowlist 工具，會驗證參數，也有 MAX_STEPS。
• 我跑過練習 1–3，並看過至少一次成功和一次錯誤路徑。
• 我比較模型或 schema 時使用同一組題目與明確分數。