想象一下，你正在为公司开发一个智能客服系统，产品经理突然提出需求："用户问天气的时候，系统能不能自动调用天气API，而不是只会说'请稍等，我帮您查询'？"

本文将通过实战代码，教你如何让C#应用获得**"函数调用"**这一AI时代的核心能力，让你的程序不再是简单的问答机器人，而是真正具备执行能力的智能助手。

🤔 痛点分析：传统AI对话的局限性

传统的AI对话系统存在一个致命缺陷：只能"说"不能"做"。

用户问："明天需要穿雨衣吗？"

传统AI回答："抱歉，我无法获取实时天气信息，请您查询天气预报。"

这种体验让用户感觉AI"很傻"，明明知道用户需要什么，却无法主动帮助解决问题。而**Function Calling（函数调用）**技术的出现，彻底改变了这一现状。

💡 解决方案：两个实用场景展示

🌤️ 场景一：智能天气助手

让我们先看看如何创建一个能够主动获取天气信息的AI助手：

C#
using System.ComponentModel;
using System.Text;
using Microsoft.Extensions.AI;
using OllamaSharp;

namespace SmartWeatherAssistant
{
    internal class Program
    {
        static async Task Main(string[] args)
        {
            Console.OutputEncoding = Encoding.UTF8;
            Console.InputEncoding = Encoding.UTF8;
            // 🎯 关键点1：使用Description特性让AI理解函数用途
            [Description("获取指定城市的当前天气情况，返回晴天或雨天")]
            string GetCurrentWeather(
                [Description("城市名称，如：北京、上海、广州")]
                string city = "当前位置")
            {
                // 🔧 实际项目中，这里应该调用真实的天气API
                var weather = Random.Shared.NextDouble() > 0.5 ? "晴天" : "雨天";
                Console.WriteLine($"[系统] 正在获取{city}的天气信息...");
                Console.WriteLine($"[结果] {city}当前天气：{weather}");
                return $"{city}现在是{weather}";
            }

            // 🚀 初始化Ollama客户端（需要本地运行Ollama服务）
            IChatClient client = new OllamaApiClient(
                new Uri("http://localhost:11434"),
                "qwen2.5:3b"); // 使用轻量级的3B模型

            // 🔥 关键点2：启用函数调用功能
            client = ChatClientBuilderChatClientExtensions
                .AsBuilder(client)
                .UseFunctionInvocation() // 这一行是魔法所在！
                .Build();

            // 🛠️ 配置可用的工具函数
            ChatOptions options = new()
            {
                Tools = [AIFunctionFactory.Create(GetCurrentWeather)]
            };

            Console.WriteLine("🤖 智能天气助手已启动，请输入您的问题：");

            // 💬 处理用户输入
            var userInput = "明天北京需要穿雨衣吗？";
            Console.WriteLine($"👤 用户：{userInput}");
            Console.WriteLine("🤖 助手：");

            // 🎬 流式响应，实时显示AI思考过程
            var response = client.GetStreamingResponseAsync(userInput, options);
            await foreach (var update in response)
            {
                Console.Write(update);
            }
        }
    }
}

💡 核心原理解析：

Description特性：告诉AI这个函数的作用和参数含义
UseFunctionInvocation()：启用函数调用能力
AIFunctionFactory.Create()：将C#方法包装成AI可调用的工具

🏢 场景二：企业级多功能助手

在实际项目中，我们通常需要为AI提供多个功能函数：

C#
using System.ComponentModel;
using System.Text;
using Microsoft.Extensions.AI;
using OllamaSharp;

namespace EnterpriseAIAssistant
{
    internal class Program
    {
        static async Task Main(string[] args)
        {
            Console.OutputEncoding = Encoding.UTF8;
            Console.InputEncoding = Encoding.UTF8;
            // 🌤️ 天气查询功能
            [Description("查询指定城市的天气状况")]
            string GetWeather([Description("城市名称")] string city)
            {
                var conditions = new[] { "晴天", "多云", "小雨", "大雨" };
                var weather = conditions[Random.Shared.Next(conditions.Length)];
                return $"{city}当前天气：{weather}，温度：{Random.Shared.Next(15, 35)}°C";
            }

            // 📊 股票查询功能  
            [Description("获取股票的当前价格信息")]
            string GetStockPrice([Description("股票代码，如：AAPL, MSFT")] string symbol)
            {
                var price = (Random.Shared.NextDouble() * 1000).ToString("F2");
                var change = (Random.Shared.NextDouble() - 0.5) * 20;
                var changeStr = change > 0 ? $"+{change:F2}" : $"{change:F2}";
                return $"{symbol} 当前价格：${price} ({changeStr})";
            }

            // ⏰ 时间提醒功能
            [Description("设置提醒任务")]
            string SetReminder(
                [Description("提醒内容")] string content,
                [Description("提醒时间，格式：HH:mm")] string time)
            {
                Console.WriteLine($"[系统] 已设置提醒：{time} - {content}");
                return $"提醒已设置：将在{time}提醒您{content}";
            }

            // 🔧 初始化AI客户端
            IChatClient client = new OllamaApiClient(
                new Uri("http://localhost:11434"),
                "qwen2.5:3b");

            client = ChatClientBuilderChatClientExtensions
                .AsBuilder(client)
                .UseFunctionInvocation()
                .Build();

            // 🎯 注册所有可用工具
            ChatOptions options = new()
            {
                Tools = [
                    AIFunctionFactory.Create(GetWeather),
                    AIFunctionFactory.Create(GetStockPrice),
                    AIFunctionFactory.Create(SetReminder)
                ]
            };

            // 💼 模拟企业级对话场景
            var queries = new[]
            {
                "帮我查一下上海的天气，顺便看看苹果股票怎么样",
                "提醒我下午3点开会",
                "北京明天适合户外活动吗？"
            };

            foreach (var query in queries)
            {
                Console.WriteLine($"\n👤 用户：{query}");
                Console.WriteLine("🤖 助手：");

                var response = client.GetStreamingResponseAsync(query, options);
                await foreach (var update in response)
                {
                    Console.Write(update);
                }
                Console.WriteLine("\n" + new string('-', 50));
            }
        }
    }
}

⚠️ 实战避坑指南

🔴 常见问题1：Ollama服务未启动

Bash
# 确保Ollama服务正在运行
ollama serve

🔴 常见问题2：模型不支持函数调用

C#
// ❌ 错误：使用不支持函数调用的模型
"llama2:7b"  

// ✅ 正确：使用支持函数调用的模型
"qwen2.5:3b"
"llama3.1:8b"

🔴 常见问题3：函数参数类型不匹配

C#
// ❌ 错误：复杂类型参数
[Description("查询用户信息")]
string GetUserInfo(UserModel user) { } // AI无法理解自定义类型

// ✅ 正确：基础类型参数
[Description("查询用户信息")]
string GetUserInfo(string userId, string userName) { }

🎯 最佳实践总结

🔥 金句总结

"Description特性是AI理解函数的关键，描述越详细，调用越准确"
"UseFunctionInvocation()让C#方法变身AI工具，一行代码开启智能时代"
"流式响应 + 函数调用 = 最佳用户体验，让AI思考过程可视化"

📚 技术延伸学习

Microsoft.Extensions.AI：微软官方AI集成框架
OllamaSharp：本地大模型C#客户端
Function Calling：AI代理开发的核心技术

🌟 写在最后

AI时代的C#开发不再是简单的CRUD操作，而是要让代码具备**"理解 → 决策 → 执行"的完整智能链路。通过Function Calling**技术，我们可以：

让AI主动调用系统功能，而不是被动回答问题
打造真正智能的用户体验，从"聊天机器人"升级为"智能助手"
为企业级应用注入AI能力，提升业务效率和用户满意度

💬 互动话题：

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你觉得Function Calling技术在哪些行业场景最有价值？

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