工具呼叫的第一課：把函式描述寫得讓模型看得懂

工具呼叫的準確率，很大程度取決於你怎麼描述那個工具。模型看不到你的實作，它只有名稱、描述與參數 schema 三樣資訊。

描述要回答三個問題

• 這個工具做什麼：用一句話講結果，不是講實作。
• 什麼時候該用：明確的觸發條件。
• 什麼時候不該用：與其他相似工具的分界，這條最常被忽略。

{
  "name": "search_orders",
  "description": "依訂單編號或會員信箱查詢訂單狀態與明細。\n用於使用者詢問「我的訂單」「出貨了嗎」「付款成功了嗎」。\n不要用於查詢商品庫存或退款進度，那些請用 check_stock 與 refund_status。",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "order_no": {"type": "string", "description": "訂單編號，格式 ORD 開頭加 10 位數字"},
      "email":    {"type": "string", "description": "會員信箱，與 order_no 至少要有一個"}
    }
  }
}

參數描述比型別重要

{\"type\": \"string\"} 幾乎沒給模型任何資訊。寫上格式範例、單位、允許值，錯誤率會明顯下降。日期參數尤其要寫清楚是 YYYY-MM-DD 還是時間戳。

工具數量要控制

工具超過十來個之後，選錯的機率會快速上升。做法是分組：先讓模型選類別，再把該類別的工具展開。或者把相似工具合併成一個帶 action 參數的工具。