Mistral AI Function Calling实战:自定义工具调用教程【技巧】

冬强小哥_7960

冬强小哥_7960

2026-06-15

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原创

Mistral AI模型需通过FunctionTool封装带类型注解和规范docstring的Python函数(如get_current_time、get_weather),严格匹配参数名与文档描述,注册为工具后由FunctionCallingAgentWorker调用,否则无法触发函数执行。

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mistral ai function calling实战:自定义工具调用教程【技巧】

你需要让Mistral AI模型在对话中自动识别用户意图,并调用你写好的Python函数(比如查天气、算账单、读Excel),而不是只生成文字——这要求你把工具函数正确注册、格式对齐、参数校验到位,漏掉任一环,模型就会忽略调用或传错参数。

准备可被调用的Python工具函数

先写一个真实可用的工具函数,例如获取当前时间的函数:
def get_current_time() -> str:
  from datetime import datetime
  return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

这个函数必须有明确的类型注解和文档字符串,Mistral模型靠它理解参数和返回值。没有docstring的函数,模型无法生成有效调用。

再写一个带参数的函数,例如根据城市名查询天气:
def get_weather(city: str, unit: str = "celsius") -> dict:
  """Get current weather for a given city. Valid units: 'celsius', 'fahrenheit'."""
  return {"city": city, "temperature": 23.5, "unit": unit, "condition": "partly cloudy"}

【函数签名和docstring必须严格匹配】——比如参数名是city,就不能在docstring里写“城市名称”;单位参数叫unit,文档里却写“温度单位”,模型会混淆并拒绝调用。

用FunctionTool封装工具供Mistral Agent识别

安装依赖:
pip install llama-index-llms-mistralai llama-index-core

导入并封装get_current_time函数:
from llama_index.core.tools import FunctionTool
time_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=get_current_time, name="get_current_time", description="Get current date and time in YYYY-MM-DD HH:MM:SS format")

同样封装get_weather函数:
weather_tool = FunctionTool.from_defaults(fn=get_weather, name="get_weather", description="Fetch current weather information for a specified city")

注意:name字段必须是纯英文、无空格、不带下划线的标识符,否则Mistral Agent在解析JSON时会报错。

Leanstral
Leanstral

Leanstral 是 Mistral Labs 推出的首个正式代码Agent模型。

下载

初始化Mistral LLM与Agent

设置环境变量或显式传入API密钥:
import os
os.environ["MISTRAL_API_KEY"] = "your_actual_api_key_here"

加载模型:
from llama_index.llms.mistralai import MistralAI
llm = MistralAI(model="mistral-large-latest")

构建Agent:
from llama_index.core.agent import FunctionCallingAgentWorker, AgentRunner
agent_worker = FunctionCallingAgentWorker.from_tools(
  [time_tool, weather_tool],
  llm=llm,
  verbose=True,
  allow_parallel_tool_calls=False
)
agent = AgentRunner(agent_worker)

发起带函数调用的对话请求

执行调用:
response = agent.chat("现在几点?")

观察输出:如果模型成功识别意图,会在内部生成类似{"name": "get_current_time", "arguments": {}}的结构,并执行函数,最终将结果整合进自然语言回复。

再试一次更复杂的请求:
response = agent.chat("北京现在的天气怎么样?用华氏度显示")

这时模型必须提取出city="北京"、unit="fahrenheit"两个参数,填入get_weather调用。若参数名拼错(如写成"city_name"或"temp_unit"),函数将收到None或报TypeError。

验证response.sources是否非空——这是判断函数是否真正被调用的关键依据。空列表说明模型仅做了文本生成,未触发任何工具。

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