الجمع بين الأدوات المضمّنة واستدعاء الدوال


يسمح Gemini بدمج الأدوات المضمّنة، مثل google_search، وميزة استدعاء الدوال (المعروفة أيضًا باسم الأدوات المخصّصة) في عملية إنشاء واحدة من خلال الاحتفاظ بسجلّ سياق استدعاءات الأدوات وعرضه. تسمح مجموعات الأدوات المضمّنة والمخصّصة بسير عمل معقّد ومستقل، حيث يمكن للنموذج، على سبيل المثال، الاستناد إلى بيانات الويب في الوقت الفعلي قبل استدعاء منطق نشاطك التجاري المحدّد.

في ما يلي مثال يوضّح كيفية تفعيل مجموعات الأدوات المضمّنة والمخصّصة باستخدام google_search ودالة مخصّصة getWeather:

Python

from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

getWeather = {
    "name": "getWeather",
    "description": "Gets the weather for a requested city.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "city": {
                "type": "string",
                "description": "The city and state, e.g. Utqiaġvik, Alaska",
            },
        },
        "required": ["city"],
    },
}

# Turn 1: Initial request with Google Search (built-in) and getWeather (custom) tools enabled
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.6-flash",
    contents="What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?",
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[
            types.Tool(
                google_search=types.GoogleSearch(),  # Built-in tool
                function_declarations=[getWeather]       # Custom tool
            ),
        ],
        tool_config=types.ToolConfig(
            include_server_side_tool_invocations=True
        )
    ),
)
function_call_id = None
for part in response.candidates[0].content.parts:
    if part.function_call:
        print(f"Function call: {part.function_call.name} (ID: {part.function_call.id})")
        function_call_id = part.function_call.id

# Turn 2: Manually build history to circulate both tool and function context
history = [
    types.Content(
        role="user",
        parts=[types.Part(text="What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?")]
    ),
    # Response from Turn 1 includes tool_call, tool_response, and thought_signatures
    response.candidates[0].content,
    # Return the function_response
    types.Content(
        role="user",
        parts=[types.Part(
            function_response=types.FunctionResponse(
                name="getWeather",
                response={"response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."},
                id=function_call_id # Match the ID from the function_call
            )
        )]
    )
]

response_2 = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.6-flash",
    contents=history,
    config=types.GenerateContentConfig(
        tools=[
            types.Tool(
                google_search=types.GoogleSearch(),
                function_declarations=[getWeather]
            ),
        ],
        # This flag needs to be enabled for built-in tool context circulation and tool combination
        tool_config=types.ToolConfig(
            include_server_side_tool_invocations=True
        )
    ),
)

for part in response_2.candidates[0].content.parts:
    if part.text:
        print(part.text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

const client = new GoogleGenAI({});

const getWeather = {
    name: "getWeather",
    description: "Get the weather in a given location",
    parameters: {
        type: "OBJECT",
        properties: {
            location: {
                type: "STRING",
                description: "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            }
        },
        required: ["location"]
    }
};

async function run() {
    const model = client.getGenerativeModel({
        model: "gemini-3.6-flash",
    });

    const tools = [
      { googleSearch: {} },
      { functionDeclarations: [getWeather] }
    ];
    // This flag needs to be enabled for built-in tool context circulation and tool combination
    const toolConfig = { includeServerSideToolInvocations: true };

    // Turn 1: Initial request with Google Search (built-in) and getWeather (custom) tools enabled
    const result1 = await model.generateContent({
        contents: [{role: "user", parts: [{text: "What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?"}]}],
        tools: tools,
        toolConfig: toolConfig,
    });

    const response1 = result1.response;

    for (const part of response1.candidates[0].content.parts) {
        if (part.functionCall) {
            console.log(`Function call: ${part.functionCall.name} (ID: ${part.functionCall.id})`);
        }
    }

    const functionCallId = response1.candidates[0].content.parts.find(p => p.functionCall)?.functionCall?.id;

    // Turn 2: Manually build history to circulate both tool and function context
    const history = [
        {
            role: "user",
            parts:[{text: "What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?"}]
        },
        // Response from Turn 1 includes tool_call, tool_response, and thought_signatures
        response1.candidates[0].content,
        // Return the function_response
        {
            role: "user",
            parts: [{
                functionResponse: {
                    name: "getWeather",
                    response: {response: "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."},
                    id: functionCallId // Match the ID from the function_call
                }
            }]
        }
    ];

    const result2 = await model.generateContent({
        contents: history,
        tools: tools,
        toolConfig: toolConfig,
    });

    for (const part of result2.response.candidates[0].content.parts) {
        if (part.text) {
            console.log(part.text);
        }
    }
}

run();

انتقال

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "os"

    "github.com/google/generative-ai-go/genai"
    "google.golang.org/api/option"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GEMINI_API_KEY")))
    if err != nil {
        log.Exit(err)
    }
    defer client.Close()

    getWeather := &genai.FunctionDeclaration{
        Name:        "getWeather",
        Description: "Get the weather in a given location",
        Parameters: &genai.Schema{
            Type: genai.Object,
            Properties: map[string]*genai.Schema{
                "location": {
                    Type:        genai.String,
                    Description: "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                },
            },
            Required: []string{"location"},
        },
    }

    model := client.GenerativeModel("gemini-3.6-flash")
    model.Tools = []*genai.Tool{
        {GoogleSearch: &genai.GoogleSearch{}}, // Built-in tool
        {FunctionDeclarations: []*genai.FunctionDeclaration{getWeather}}, // Custom tool
    }
    ist := true
    model.ToolConfig = &genai.ToolConfig{
        IncludeServerSideToolInvocations: &ist, // This flag needs to be enabled for built-in tool context circulation and tool combination
    }

    chat := model.StartChat()

    // Turn 1: Initial request with Google Search (built-in) and getWeather (custom) tools enabled
    prompt := genai.Text("What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?")
    resp1, err := chat.SendMessage(ctx, prompt)
    if err != nil {
        log.Exitf("SendMessage failed: %v", err)
    }

    if resp1 == nil || len(resp1.Candidates) == 0 || resp1.Candidates[0].Content == nil {
        log.Exit("empty response from model")
    }

    var functionCallID string
    for _, part := range resp1.Candidates[0].Content.Parts {
        switch p := part.(type) {
        case genai.FunctionCall:
            fmt.Printf("Function call: %s (ID: %s)\n", p.Name, p.ID)
            if p.Name == "getWeather" {
                functionCallID = p.ID
            }
        }
    }

    if functionCallID == "" {
        log.Exit("no getWeather function call in response")
    }

    // Turn 2: Provide function result back to model.
    // Chat history automatically includes tool_call, tool_response, and thought_signatures from Turn 1.
    fr := genai.FunctionResponse{
        Name: "getWeather",
        ID:   functionCallID,
        Response: map[string]any{
            "response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit.",
        },
    }

    resp2, err := chat.SendMessage(ctx, fr)
    if err != nil {
        log.Exitf("SendMessage for turn 2 failed: %v", err)
    }

    if resp2 == nil || len(resp2.Candidates) == 0 || resp2.Candidates[0].Content == nil {
        log.Exit("empty response from model in turn 2")
    }

    for _, part := range resp2.Candidates[0].Content.Parts {
        if txt, ok := part.(genai.Text); ok {
            fmt.Println(string(txt))
        }
    }
}

REST

# Turn 1: Initial request with Google Search (built-in) and getWeather (custom) tools enabled
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
  "contents": [{
    "role": "user",
    "parts": [{
      "text": "What is the northernmost city in the United States? What'\''s the weather like there today?"
    }]
  }],
  "tools": [{
    "googleSearch": {}
  }, {
    "functionDeclarations": [{
      "name": "getWeather",
      "description": "Get the weather in a given location",
      "parameters": {
          "type": "OBJECT",
          "properties": {
              "location": {
                  "type": "STRING",
                  "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
              }
          },
          "required": ["location"]
      }
    }]
  }],
  "toolConfig": {
    "includeServerSideToolInvocations": true
  }
}'

# Turn 2: Manually build history to circulate both tool and function context
# The following request assumes you have captured candidates[0].content from Turn 1 response,
# and extracted function_call.id for getWeather.
# Replace FUNCTION_CALL_ID and insert candidate content from turn 1.
curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [{"text": "What is the northernmost city in the United States? What'\''s the weather like there today?"}]
    },
    YOUR_CANDIDATE_CONTENT_FROM_TURN_1_RESPONSE,
    {
      "role": "user",
      "parts": [{
        "functionResponse": {
          "name": "getWeather",
          "id": "FUNCTION_CALL_ID",
          "response": {"response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."}
        }
      }]
    }
  ],
  "tools": [{
    "googleSearch": {}
  }, {
    "functionDeclarations": [{
      "name": "getWeather",
      "description": "Get the weather in a given location",
      "parameters": {
          "type": "OBJECT",
          "properties": {
              "location": {
                  "type": "STRING",
                  "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
              }
          },
          "required": ["location"]
      }
    }]
  }],
  "toolConfig": {
    "includeServerSideToolInvocations": true
  }
}'

آلية العمل

تستخدم طُرز Gemini 3 ميزة تداول سياق الأداة لتفعيل مجموعات الأدوات المضمّنة والمخصّصة. تتيح ميزة تداول سياق الأداة الاحتفاظ بسياق الأدوات المضمّنة وعرضه ومشاركته مع الأدوات المخصّصة في نفس الاستدعاء من دور إلى آخر.

تفعيل ميزة دمج الأدوات

  • يجب ضبط العلامة include_server_side_tool_invocations على true لتفعيل ميزة تداول سياق الأداة.
  • يجب تضمين function_declarations، بالإضافة إلى الـ أدوات المضمّنة التي تريد استخدامها، لتفعيل سلوك الدمج.
    • إذا لم يتم تضمين function_declarations، ستظل ميزة تداول سياق الأداة تعمل على الأدوات المضمّنة المضمّنة، طالما تم ضبط العلامة.

الأجزاء التي تعرضها واجهة برمجة التطبيقات

في ردّ واحد، تعرض واجهة برمجة التطبيقات الجزأين toolCall وtoolResponse لاستدعاء الأداة المضمّنة. بالنسبة إلى استدعاء الدالة (الأداة المخصّصة)، تعرض واجهة برمجة التطبيقات جزء استدعاء functionCall، الذي يقدّم المستخدم جزء functionResponse في الدور التالي.

  • toolCall وtoolResponse: تعرض واجهة برمجة التطبيقات هذين الجزأين للاحتفاظ بسياق الأدوات التي يتم تشغيلها على جهة الخادم، ونتيجة تنفيذها، للدور التالي.
  • functionCall وfunctionResponse: ترسل واجهة برمجة التطبيقات استدعاء الدالة إلى المستخدم لملء البيانات، ويرسل المستخدم النتيجة مرة أخرى في ردّ الدالة (هذه الأجزاء عادية لجميع عمليات استدعاء الدوال في Gemini API، وليست فريدة لميزة دمج الأدوات).
  • (أداة تنفيذ التعليمات البرمجية فقط) executableCode وcodeExecutionResult: عند استخدام أداة تنفيذ التعليمات البرمجية، بدلاً من functionCall و functionResponse، تعرض واجهة برمجة التطبيقات executableCode (التعليمات البرمجية التي أنشأها النموذج والمخصّصة للتنفيذ) وcodeExecutionResult (النتيجة الناتجة عن التعليمات البرمجية القابلة للتنفيذ).

يجب إعادة جميع الأجزاء إلى النموذج في كل دور، بما في ذلك جميع الـ حقول التي تحتوي عليها، للحفاظ على السياق وتفعيل مجموعات الأدوات.

الحقول المهمة في الأجزاء المعروضة

ستتضمّن بعض الأجزاء التي تعرضها واجهة برمجة التطبيقات الحقول id و tool_type وthought_signature. تُعدّ هذه الحقول ضرورية للحفاظ على سياق الأداة (وبالتالي ضرورية لمجموعات الأدوات). يجب إعادة جميع الأجزاء كما هي في الردّ في الطلبات اللاحقة.

  • id: معرّف فريد يربط استدعاءً بردّه. id يتم ضبطه في جميع ردود استدعاء الدوال، بغض النظر عن ميزة تداول سياق الأداة. يجب تقديم id نفسه في ردّ الدالة الذي تقدّمه واجهة برمجة التطبيقات في استدعاء الدالة. تشارك الأدوات المضمّنة تلقائيًا id بين استدعاء الأداة وردّ الأداة.
    • يظهر في جميع الأجزاء ذات الصلة بالأداة: toolCall وtoolResponse وfunctionCall وfunctionResponse وexecutableCode و codeExecutionResult
  • tool_type: يحدّد الأداة المحدّدة المستخدَمة، أو اسم الأداة المضمّنة الحرفي (مثل URL_CONTEXT) أو اسم الدالة (مثل getWeather).
    • يظهر في الجزأين toolCall وtoolResponse.
  • thought_signature: السياق المشفّر الفعلي المضمّن في كل جزء تعرضه واجهة برمجة التطبيقات. لا يمكن إعادة إنشاء السياق بدون توقيعات الأفكار. إذا لم يتم عرض توقيعات الأفكار لجميع الأجزاء في كل دور، سيحدث خطأ في النموذج.
    • يظهر في جميع الأجزاء.

البيانات الخاصة بالأداة

تعرض بعض الأدوات المضمّنة وسيطات بيانات مرئية للمستخدم خاصة بنوع الأداة.

الأداة وسيطات استدعاء الأداة المرئية للمستخدم (إن وُجدت) ردّ الأداة المرئي للمستخدم (إن وُجد)
GOOGLE_SEARCH queries search_suggestions
GOOGLE_MAPS queries places
google_maps_widget_context_token
URL_CONTEXT urls
عناوين URL التي سيتم تصفّحها
urls_metadata
retrieved_url: عناوين URL التي تم تصفّحها
url_retrieval_status: حالة التصفّح
FILE_SEARCH بدون بدون

مثال على بنية طلب دمج الأدوات

تعرض بنية الطلب التالية بنية طلب الرسالة الفورية: "ما هي المدينة الواقعة في أقصى شمال الولايات المتحدة؟ وما هو الطقس فيها اليوم؟". يجمع هذا الطلب بين ثلاث أدوات: الأداتان المضمّنتان في Gemini google_search وcode_execution، ودالة مخصّصة get_weather.

{
  "model": "models/gemini-3.6-flash",
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?"
    }],
    "role": "user"
  }, {
    "parts": [{
      "thoughtSignature": "...",
      "toolCall": {
        "toolType": "GOOGLE_SEARCH_WEB",
        "args": {
          "queries": ["northernmost city in the United States"]
        },
        "id": "a7b3k9p2"
      }
    }, {
      "thoughtSignature": "...",
      "toolResponse": {
        "toolType": "GOOGLE_SEARCH_WEB",
        "response": {
          "search_suggestions": "..."
        },
        "id": "a7b3k9p2"
      }
    }, {
      "functionCall": {
        "name": "getWeather",
        "args": {
          "city": "Utqiaġvik, Alaska"
        },
        "id": "m4q8z1v6"
      },
      "thoughtSignature": "..."
    }],
    "role": "model"
  }, {
    "parts": [{
      "functionResponse": {
        "name": "getWeather",
        "response": {
          "response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."
        },
        "id": "m4q8z1v6"
      }
    }],
    "role": "user"
  }],
  "tools": [{
    "functionDeclarations": [{
      "name": "getWeather"
    }]
  }, {
    "googleSearch": {
    }
  }, {
    "codeExecution": {
    }
  }],
  "toolConfig": {
    "includeServerSideToolInvocations": true
  }
}

الرموز والأسعار

يُرجى العِلم أنّ الجزأين toolCall وtoolResponse في الطلبات يتم احتسابهما ضمن prompt_token_count. بما أنّ خطوات الأداة الوسيطة هذه أصبحت مرئية ويتم عرضها لك، فهي جزء من سجلّ المحادثة. ينطبق ذلك على الطلبات فقط، وليس الردود.

تُستثنى أداة "بحث Google" من هذه القاعدة. تطبّق "بحث Google" نموذج التسعير الخاص بها على مستوى طلب البحث، لذا لا يتم تحصيل رسوم مضاعفة على الرموز (راجِع صفحة التسعير).

يمكنك قراءة صفحة الرموز لمزيد من المعلومات.

القيود

  • يتم تلقائيًا استخدام وضع VALIDATED (وضع AUTO غير متاح) عند تفعيل العلامة include_server_side_tool_invocations
  • تعتمد الأدوات المضمّنة، مثل google_search، على معلومات الموقع الجغرافي والوقت الحالي، لذا إذا كانت system_instruction أو function_declaration.description تتضمّن معلومات متضاربة عن الموقع الجغرافي والوقت، قد لا تعمل ميزة دمج الأدوات بشكل جيد.

الأدوات المتاحة

ينطبق تداول سياق الأداة العادي على الأدوات من جهة الخادم (المضمّنة). تُعدّ أداة تنفيذ التعليمات البرمجية أيضًا أداة من جهة الخادم، ولكنها تتضمّن حلاً مضمّنًا خاصًا لتداول السياق. تُعدّ أداة استخدام الكمبيوتر وميزة استدعاء الدوال أدوات من جهة العميل، وتتضمّنان أيضًا حلولاً مضمّنة لتداول السياق.

الأداة جهة التنفيذ إتاحة تداول السياق
بحث Google جهة الخادم متاح
خرائط Google جهة الخادم متاح
سياق عنوان URL جهة الخادم متاح
البحث عن الملفات جهة الخادم متاح
تنفيذ التعليمات البرمجية جهة الخادم متاح (مضمّن، يستخدم الجزأين executableCode وcodeExecutionResult)
استخدام الكمبيوتر من جهة العميل متاح (مضمّن، يستخدم الجزأين functionCall وfunctionResponse)
الدوال المخصّصة من جهة العميل متاح (مضمّن، يستخدم الجزأين functionCall وfunctionResponse)

الخطوات التالية