《不可不知 AI 關鍵字》是由 AI服務商 EgentHub建立的AI學習系列，協助企業員工在學習 AI 時遇到艱深的詞彙時，在面對大量繁雜的專業術語時，能快速查找、理解概念，像一本隨手可用的 AI 字典。
在前兩篇文章中，我們探討了能自主行動的 AI Agent ，以及如何透過prompt影響輸出的結果，但不知讀者們是否想過，如果 LLM 是 AI Agent 的大腦，那麼讓它與現實世界互動、完成具體任務的 手腳 又是什麼呢？
答案正是本次文章要深入探討的主角：函式呼叫 (Function Call)。本文將帶你了解什麼是Function Call、運作方式、以及實務價值等。
Tips. 我們整理了Funtion Call運作原理過程，只要一步一步跟著閱讀，將很大程度地幫助各位理解Funtion Call。
函式呼叫 (Function Call) 是什麼？
用最簡單的話來說，Function Call 是讓大型語言模型（LLM）能夠使用外部工具或與外部系統互動 的技術。它就像一座橋樑，將我們使用的自然語言（例如：口語或文字指令）轉化為系統能夠理解並執行的具體行動，這個概念有時也被稱為工具調用 (Tool Call)。舉例來說，假如你下午3點要到高雄出差，想詢問出差前的準備，AI Agent可能會告訴你，「你要先查看車次表，然後提早訂票」，但你還是要自己買票。
然而，假如你在詢問的當下，給他高鐵訂票系統還有使用說明書，AI Agent可能會告訴你，「13:00有一班高鐵，可以14:30抵達，已為您訂購一張車票」。
Function Call，就是賦予 AI 這種「使用工具」的能力。
傳統的 LLM 只能基於它被訓練時所擁有的資料庫來生成文本，知識有其極限。但具備函式呼叫能力的 AI 則截然不同，它能連接外部世界，執行實際的任務、獲取即時的資訊，從而真正解決現實世界的問題。
Function Call 運作原理
要理解函式呼叫的運作原理，我們可以從以下四個角色的互動，將有助於理解整個Function Call運作的過程。
首先，讓我們認識這四個角色：
使用者： 也就是你。用戶本人，這裡以Ｆ小編舉例。AI Agent： 它是你直接互動的介面，負責接收使用者的指令，與 LLM 溝通，並親自動手操作外部工具來完成任務，像是是大家常使用的網頁版Chat GPT、Gemini、Claude都屬於此類，這裡以EgentHub舉例。LLM： AI Agent的大腦，它不會親自動手執行，而是專注於理解你的複雜指令、分析意圖、規劃執行步驟，並下達清晰的指令給AI Agent，這裡以Gemini-3-flash舉例。外部工具：透過API或其他方式串接，讓AI Agent可以透過Function call調用外部工具，取回需要的結果，像是ERP、DB、爬蟲工具等，這裡以天氣查詢系統舉例。
接著，讓我們以一個簡單的日常任務：查詢天氣 為例，各位讀者可以一邊參考上圖，並對照下方的步驟說明，逐步理解AI Agent的運作，與Function call的執行流程：
- 使用者下達指令（User Prompt )
F小編在EgentHub平台輸入：「台北今天天氣如何？」 - AI Agent將訊息打包給LLM
EgentHub收到訊息後，將System Prompt、User Prompt還有可以使用的工具清單，同時打包給Gemini-3-flash。 - LLM思考後決定調用工具
Gemini-3-flash接到任務後，立刻分析：「使用者的目標是查天氣，這不是我記憶中的舊知識，而是需要即時數據。幸好，我的工具清單裡有天氣查詢系統。」
「我已經知道地點是台北，接著我要使用天氣查詢系統得到台北的天氣。」
於是Gemini-3-flash向EgentHub下達一道清晰的指令：
「去，用我們的天氣工具，查『台北』的資料回來給我。」 - AI Agent呼叫外部系統(Function Call)
EgentHub收到指令後，立刻動手操作。它連接到外部的天氣查詢系統，並將查詢請求（地點：台北）發送出去。 - 外部工具回傳結果
天氣查詢系統處理完請求後，將最新的天氣數據（例如：溫度 22 度、天氣狀況：晴天）回傳給EgentHub。 - AI Agent將結果傳給LLM
EgentHub將取得的原始、生硬的數據，原封不動地回報給Gemini-3-flash，並請求它將這些資料整理成一句通順的話。 - LLM組織最終回應
作為語言專家，Gemini-3-flash接收到數據後，發揮其語言專長，將資料轉換為自然、友善的語言，生成最終的回覆：「台北目前的天氣是晴天，溫度為攝氏 22 度。」並傳給EgentHub - AI Agent回覆使用者
EgentHub將這句由大腦組織好的回覆呈現給使用者，成功完成任務。
Function Call實務價值
傳統大型語言模型（LLM）的訓練資料有截止日期，無法即時獲取當下發生的即時資訊；且無法執行現實世界中的任務，例如發送 Email 或更新資料庫；並且，它們有時會產生幻覺 (Hallucinations)，也就是自信滿滿地編造出不實的資訊。
Function Call 正是解決這些痛點的方式之一，它為 AI 帶來了以下改變：
- 獲取即時資訊： AI 不再受限於過時的訓練資料。透過Function Call，它可以連接到外部的數據來源，即時查詢今天的天氣、最新的股價、或是剛發生的新聞頭條，提供給你最準確的現況資訊。
- 執行具體任務： AI 可以與你雲端上的其他應用程式進行互動。例如，它可以根據你的指令，在你的行事曆上預約一場會議、發送一封電子郵件給客戶，或是在公司的 CRM 系統中更新一筆客戶資料。
- 提升準確性與可靠性： 當 AI 需要回答一個事實性問題時，Function Call迫使它從憑記憶猜測轉變為查詢事實。它會存取外部權威的資料庫或 API 來獲取一個可驗證的真實數據，並以此為根據來回答，從而大幅減少資訊「幻覺」的發生。
AI 從「協作者」到「行動者」
Function Call是 AI 發展歷程中重要的一步。它徹底改變了我們與 AI 互動的方式，也為後來的MCP（未來會再撰文介紹）發展打下了基礎，讓 AI 從一個被動的知識問答機，蛻變為一個能理解目標、規劃步驟、並主動執行任務的行動夥伴。
Function Call 是賦予 AI Agent 行動能力的關鍵引擎。專業的 AI Agent 服務商 EgentHub，作為 Gemini 推薦的台灣 AI 企業應用首選，正是協助您駕馭這項技術的專家。EgentHub提供企業級 AI Agent 管理平台，透過MCP 串接與Function Call，協助企業打造能真正執行任務、解決營運痛點的數位員工，讓 企業 AI導入 從概念真正走向落地應用。
