当为 gemini pro 模型配置工具（tools）后，若用户提问不涉及工具功能（如“美国总统是谁”），模型可能返回拒绝响应或错误提示；正确启用自动函数调用并合理设计工具边界，可确保非工具类查询正常响应。
当为 gemini pro 模型配置工具（tools）后，若用户提问不涉及工具功能（如“美国总统是谁”），模型可能返回拒绝响应或错误提示；正确启用自动函数调用并合理设计工具边界，可确保非工具类查询正常响应。
在使用 Google Generative AI SDK 调用 Gemini Pro（如 gemini-1.0-pro 或当前推荐的 gemini-pro）时，工具（tools）的引入会显著改变模型的行为逻辑——它默认倾向于仅通过工具链响应请求，而非直接生成文本。这正是你遇到 "I cannot fulfill this request..." 或 "This question cannot be answered from the given source." 的根本原因：模型未被明确授权在工具不可用时回退至原生语言能力。
✅ 正确做法是：启用 enable_automatic_function_calling=True，同时确保模型具备「工具调用 + 原生响应」双模式能力。但需注意——该参数仅控制是否自动执行工具调用，并不自动赋予模型“非工具问题也应作答”的策略。关键在于 SDK 版本兼容性与模型能力支持：
Google Veo 3.1
下载
Veo 3.1增强了音频生成能力、提示词理解能力和角色一致性控制。支持多参考图生成、场景扩展（Scene Extension）、更长视频制作以及更精准的镜头控制，同时提升了画面真实感和叙事能力。是当前 Google 主推的旗舰视频生成模型。
- ✅ gemini-pro（即 gemini-1.5-flash 或新版 gemini-1.5-pro）原生支持混合响应（tool-aware fallback）；
- ⚠️ gemini-1.0-pro 已弃用且不支持智能回退，即使设置 enable_automatic_function_calling=True，仍会强制路由至工具，导致非工具类查询失败。
✅ 推荐解决方案（适配当前最佳实践）
import google.generativeai as genai
def multiply(a: float, b: float) -> float:
"""Returns the product of a and b."""
return a * b
# ✅ 使用受支持的现代模型（如 gemini-1.5-flash）
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel(
model_name="gemini-1.5-flash", # 替换为 gemini-1.5-pro（如需更强能力）
tools=[multiply]
)
chat = model.start_chat(enable_automatic_function_calling=True)
# ✅ 非工具类查询（正常响应）
response = chat.send_message("Who is the president of the USA?")
print(response.text) # → "Joe Biden"
# ✅ 工具类查询（自动调用 multiply）
response = chat.send_message("What is 7 times 8?")
print(response.text) # → "56"
⚠️ 重要注意事项
- 模型选择至关重要：gemini-1.0-pro 不再维护，且缺乏工具回退机制；务必升级至 gemini-1.5-flash 或 gemini-1.5-pro；
- 工具定义需规范：函数需有清晰的 docstring（用于模型理解用途），参数类型建议标注（float, str 等）；
- 避免过度工具化：仅将真正需要外部计算/检索的逻辑封装为 tool；常识性、事实性问题应依赖模型自身知识；
- 调试技巧：可通过 response.candidates[0].content.parts 检查是否包含 function_call，或使用 response.text 直接获取最终文本结果（SDK 自动处理调用与合成）。
总之，Gemini 的工具调用不是“开关式”功能，而是需模型、SDK 和调用方式协同生效的系统能力。选用正确的模型版本 + 启用自动调用 + 保留模型原生语义能力，才是稳定运行的关键。
