KEEL · 龙骨 · A CURRICULUM FOR THE AI ERA
07. 多工具和流式调用怎样不乱？ — keel 龙骨
掌握单次循环后，才进入两个更复杂的传输问题：一个响应里可能有多个工具请求，流式响应中的工具字段可能分批到达。
掌握单次循环后，才进入两个更复杂的传输问题：一个响应里可能有多个工具请求，流式响应中的工具字段可能分批到达。
多个请求不等于可以并发
相互独立的只读查询通常可以并发；依赖前一步结果、修改同一资源、需要审批或无法回滚的动作应保持顺序。并发是 Harness/Executor 的决定，不是看到多个 tool call 就自动 gather()。
每个调用都要独立关联
assistant.tool_calls[0] -> call-0 -> result-0
assistant.tool_calls[1] -> call-1 -> result-1
只有工具名称不够区分两个相同工具的调用。内部事件和结果必须保留独立 call_id、参数摘要和执行状态。
部分成功必须有明确语义
四个只读查询中三个成功、一个超时，Harness 要预先定义：是否把三个结果交给模型、是否等待重试、最终回答是否标记部分完成、哪个 deadline 控制整组调用。不能让模型从缺失消息里猜。
流式工具调用只能在完整后执行
flowchart TD
A[chunk] --> B[累积 thinking/content/tool fields]
B --> C{流结束?}
C -->|否| A
C -->|是| D[组装完整 assistant 消息]
D --> E[协议与 schema 校验]
E --> F[执行完整 ToolCall]
C -->|失败/取消| G[保留事件，不执行半成品]
不要在只收到半个工具名称或参数时执行。流式 chunk 是增量传输，不是完整调用。
运行实验
python courses/foundation/tool-calling/course/project/examples/05_parallel_tools.py
python courses/foundation/tool-calling/course/project/examples/06_streaming_tools.py
运行前先预测：一个请求失败后，另一个请求是否还能返回？流中断后，部分文本是否能标记为最终答案？用输出和事件检查你的判断。