Tool Calling Loop
当AI无法独自给出答案时，反复调用外部工具获取信息、判断结果是否足够、若不够就再调用其他工具的循环过程
简单来说
工具调用循环（Tool Calling Loop）指的是：当AI无法凭自身知识回答问题时，它会调用外部工具获取所需信息，判断这些结果是否足够；如果不够，就再调用其他工具，如此反复，直到获得足够信息为止。
打个比方，就像开会时被问到一个当场答不上来的问题的员工。他起身去资料室找文件，如果还是不够，就再去资料室翻找其他文件，等收集到足够的资料后才回到会议室给出答案。这一整套来回往复的流程——查找、判断、再查找——过去往往需要程序员一步步手动写进程序里。
最近出现了一种新趋势：云服务商开始在服务器端自动处理这整套循环过程。这样一来，开发应用的人就不需要亲自设计这来回往复的流程，只需拿到最终结果直接使用即可。
在报道中是这样出现的
文章提到，关于AWS Amazon Bedrock的网页搜索功能，"客户端无需单独实现工具调用循环"。这句话并不是说工具调用循环本身消失了。调用搜索、判断结果、再次搜索的这套循环过程依然在发生，只是这个过程由AWS服务器自动处理，而不需要开发者自己写代码实现。
亲手试一试
试着向开启了网页搜索功能的聊天机器人提出一个仅靠一次搜索无法回答的问题。比如："帮我查一下某公司本周股价、与前一天相比的涨跌幅，以及导致这一变化的近期新闻，并整理一下"——这类需要从不同来源汇总多项信息的问题。如果聊天机器人没有一次性给出答案，而是分成好几次搜索，那就是工具调用循环在起作用的瞬间。