Chiamata di funzione con l'API Gemini

La chiamata di funzione ti consente di connettere i modelli a strumenti e API esterni. Anziché generare risposte di testo, il modello determina quando chiamare funzioni specifiche e fornisce i parametri necessari per eseguire azioni reali. In questo modo, il modello funge da ponte tra il linguaggio naturale e le azioni e i dati reali. La chiamata di funzione ha tre casi d'uso principali:

  • Aumentare le conoscenze: accedi alle informazioni da fonti esterne come database, API e knowledge base.
  • Estendere le funzionalità: utilizza strumenti esterni per eseguire calcoli ed estendere i limiti del modello, ad esempio utilizzando una calcolatrice o creando grafici.
  • Eseguire azioni: interagisci con sistemi esterni utilizzando le API, ad esempio pianificando appuntamenti, creando fatture, inviando email o controllando i dispositivi per la smart home.

Python

from google import genai

schedule_meeting_function = {
    "type": "function",
    "name": "schedule_meeting",
    "description": "Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "attendees": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "date": {"type": "string", "description": "Date (e.g., '2024-07-29')"},
            "time": {"type": "string", "description": "Time (e.g., '15:00')"},
            "topic": {"type": "string", "description": "The meeting topic."},
        },
        "required": ["attendees", "date", "time", "topic"],
    },
}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/14/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.",
    tools=[{"type": "function", **schedule_meeting_function}],
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function to call: {step.name}")
        print(f"Arguments: {step.arguments}")

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const scheduleMeetingFunction = {
  type: 'function',
  name: 'schedule_meeting',
  description: 'Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      attendees: { type: 'array', items: { type: 'string' } },
      date: { type: 'string', description: 'Date (e.g., "2024-07-29")' },
      time: { type: 'string', description: 'Time (e.g., "15:00")' },
      topic: { type: 'string', description: 'The meeting topic.' },
    },
    required: ['attendees', 'date', 'time', 'topic'],
  },
};

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3-flash-preview',
  input: 'Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/27/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.',
  tools: [scheduleMeetingFunction],
});

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'function_call') {
    console.log(`Function to call: ${step.name}`);
    console.log(`Arguments: ${JSON.stringify(step.arguments)}`);
  }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/27/2025 at 10:00 AM about Q3 planning.",
    "tools": [{
        "type": "function",
        "name": "schedule_meeting",
        "description": "Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "attendees": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "date": {"type": "string"},
            "time": {"type": "string"},
            "topic": {"type": "string"}
          },
          "required": ["attendees", "date", "time", "topic"]
        }
    }]
  }'

Come funziona la chiamata di funzione

Panoramica della chiamata di funzione

La chiamata di funzione prevede un'interazione strutturata tra l'applicazione, il modello e le funzioni esterne:

  1. Definisci la dichiarazione di funzione: definisci il nome, i parametri e lo scopo della funzione per il modello.
  2. Chiama l'LLM con le dichiarazioni di funzione: invia il prompt dell'utente insieme alle dichiarazioni di funzione al modello.
  3. Esegui il codice della funzione (di tua responsabilità): il modello non esegue la funzione stessa. Estrai il nome e gli argomenti ed esegui nell'applicazione.
  4. Crea una risposta intuitiva: invia il risultato al modello per una risposta finale e intuitiva.

Questa procedura può essere ripetuta più volte. Il modello supporta la chiamata di più funzioni in un singolo turno (chiamata di funzione parallela) e in sequenza (chiamata di funzione compositiva).

Passaggio 1: definisci una dichiarazione di funzione

Python

set_light_values_declaration = {
    "type": "function",
    "name": "set_light_values",
    "description": "Sets the brightness and color temperature of a light.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "brightness": {
                "type": "integer",
                "description": "Light level from 0 to 100",
            },
            "color_temp": {
                "type": "string",
                "enum": ["daylight", "cool", "warm"],
                "description": "Color temperature",
            },
        },
        "required": ["brightness", "color_temp"],
    },
}

def set_light_values(brightness: int, color_temp: str) -> dict:
    """Set the brightness and color temperature of a room light."""
    return {"brightness": brightness, "colorTemperature": color_temp}

JavaScript

const setLightValuesTool = {
  type: 'function',
  name: 'set_light_values',
  description: 'Sets the brightness and color temperature of a light.',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      brightness: { type: 'number', description: 'Light level from 0 to 100' },
      color_temp: { type: 'string', enum: ['daylight', 'cool', 'warm'] },
    },
    required: ['brightness', 'color_temp'],
  },
};

function setLightValues(brightness, color_temp) {
  return { brightness: brightness, colorTemperature: color_temp };
}

Passaggio 2: chiama il modello con le dichiarazioni di funzione

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Turn the lights down to a romantic level",
    tools=[set_light_values_declaration],
)

# Find the function call step
fc_step = next(s for s in interaction.steps if s.type == "function_call")
print(fc_step)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3-flash-preview',
  input: 'Turn the lights down to a romantic level',
  tools: [setLightValuesTool],
});

// Find the function call step
const fcStep = interaction.steps.find(s => s.type === 'function_call');
console.log(fcStep);

Il modello restituisce un passaggio function_call con type, name e arguments:

type='function_call'
name='set_light_values'
arguments={'color_temp': 'warm', 'brightness': 25}

Passaggio 3: esegui la funzione

Python

fc_step = next(s for s in interaction.steps if s.type == "function_call")

if fc_step.name == "set_light_values":
    result = set_light_values(**fc_step.arguments)
    print(f"Function execution result: {result}")

JavaScript

const fcStep = interaction.steps.find(s => s.type === 'function_call');

let result;
if (fcStep.name === 'set_light_values') {
  result = setLightValues(fcStep.arguments.brightness, fcStep.arguments.color_temp);
  console.log(`Function execution result: ${JSON.stringify(result)}`);
}

Passaggio 4: invia il risultato al modello

Python

final_interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input=[
        {
            "type": "function_result",
            "name": fc_step.name,
            "call_id": fc_step.id,
            "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}],
        }
    ],
    tools=[set_light_values_declaration],
    previous_interaction_id=interaction.id,
)

print(final_interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

const finalInteraction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3-flash-preview',
  input: [{
    type: 'function_result',
    name: fcStep.name,
    call_id: fcStep.id,
    result: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(result) }]
  }],
  tools: [setLightValuesTool],
  previous_interaction_id: interaction.id,
});

console.log(finalInteraction.steps.at(-1).content[0].text);

Dichiarazioni di funzione

Una dichiarazione di funzione viene passata come strumento e include:

  • type (stringa): deve essere "function" per le funzioni personalizzate.
  • name (stringa): nome della funzione univoco (utilizza trattini bassi o camelCase).
  • description (stringa): spiegazione chiara dello scopo della funzione.
  • parameters (oggetto): parametri di input previsti dalla funzione.
    • type (stringa): tipo di dati generale, ad esempio object.
    • properties (oggetto): parametri individuali con tipo e descrizione.
    • required (array): nomi dei parametri obbligatori.

Chiamata di funzione con modelli pensanti

I modelli delle serie Gemini 3 e 2.5 utilizzano un processo di "pensiero" interno che migliora la chiamata di funzione. Gli SDK gestiscono automaticamente le firme di pensiero.

Chiamata di funzione parallela

Chiama più funzioni contemporaneamente quando sono indipendenti:

Python

power_disco_ball = {"type": "function", "name": "power_disco_ball", "description": "Powers the disco ball.",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"power": {"type": "boolean"}}, "required": ["power"]}}
start_music = {"type": "function", "name": "start_music", "description": "Play music.",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"energetic": {"type": "boolean"}, "loud": {"type": "boolean"}}, "required": ["energetic", "loud"]}}
dim_lights = {"type": "function", "name": "dim_lights", "description": "Dim the lights.",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"brightness": {"type": "number"}}, "required": ["brightness"]}}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="Turn this place into a party!",
    tools=[power_disco_ball, start_music, dim_lights],
    generation_config={"tool_choice": "any"},
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        args = ", ".join(f"{key}={val}" for key, val in step.arguments.items())
        print(f"{step.name}({args})")

JavaScript

const powerDiscoBall = { type: 'function', name: 'power_disco_ball', description: 'Powers the disco ball.',
  parameters: { type: 'object', properties: { power: { type: 'boolean' } }, required: ['power'] } };
const startMusic = { type: 'function', name: 'start_music', description: 'Play music.',
  parameters: { type: 'object', properties: { energetic: { type: 'boolean' }, loud: { type: 'boolean' } }, required: ['energetic', 'loud'] } };
const dimLights = { type: 'function', name: 'dim_lights', description: 'Dim the lights.',
  parameters: { type: 'object', properties: { brightness: { type: 'number' } }, required: ['brightness'] } };

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3-flash-preview',
  input: 'Turn this place into a party!',
  tools: [powerDiscoBall, startMusic, dimLights],
  generation_config: { tool_choice: 'any' },
});

for (const step of interaction.steps) {
  if (step.type === 'function_call') {
    console.log(`${step.name}(${JSON.stringify(step.arguments)})`);
  }
}

Chiamata di funzione compositiva

Collega più chiamate di funzione per richieste complesse (ad es. prima ottieni la località, poi ottieni le previsioni meteo per quella località).

Python

get_weather_forecast_declaration = {
    "type": "function",
    "name": "get_weather_forecast",
    "description": "Gets the current weather temperature for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {"type": "string", "description": "The location"},
        },
        "required": ["location"],
    },
}

set_thermostat_temperature_declaration = {
    "type": "function",
    "name": "set_thermostat_temperature",
    "description": "Sets the thermostat to a desired temperature.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "temperature": {
                "type": "integer",
                "description": "The temperature in Celsius",
            },
        },
        "required": ["temperature"],
    },
}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="If it's warmer than 20°C in London, set the thermostat to 20°C, otherwise 18°C.",
    tools=[
        get_weather_forecast_declaration,
        set_thermostat_temperature_declaration,
    ],
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function to call: {step.name}")
        print(f"Arguments: {step.arguments}")
    elif hasattr(step, "content") and step.content:
         for part in step.content:
             if hasattr(part, "text"):
                 print(part.text)

Modalità di chiamata di funzione

Controlla il modo in cui il modello utilizza gli strumenti utilizzando tool_choice in generation_config:

  • auto (predefinito): il modello decide se chiamare una funzione o rispondere direttamente.
  • any: il modello è vincolato a prevedere sempre una chiamata di funzione.
  • none: al modello è vietato effettuare chiamate di funzione.

  • validated (anteprima): il modello garantisce la conformità dello schema della funzione.

Python

generation_config = {
    "tool_choice": {
        "allowed_tools": {
            "mode": "any",
            "tools": ["get_current_temperature"]
        }
    }
}

JavaScript

const generation_config = {
  tool_choice: {
    allowed_tools: {
      mode: 'any',
      tools: ['get_current_temperature']
    }
  }
};

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "What is the temperature in Boston?",
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "get_current_temperature",
      "description": "Gets the current temperature for a given location.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string"}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }],
    "generation_config": {
      "tool_choice": {
        "allowed_tools": {
          "mode": "any",
          "tools": ["get_current_temperature"]
        }
      }
    }
  }'

Utilizzo di più strumenti

Puoi attivare più strumenti, combinando gli strumenti integrati con la chiamata di funzione nella stessa richiesta. I modelli Gemini 3 possono combinare gli strumenti integrati con la chiamata di funzione pronta all'uso in Interactions. Il passaggio di previous_interaction_id fa circolare automaticamente il contesto dello strumento integrato.

Python

from google import genai
import json

client = genai.Client()

get_weather = {
    "type": "function",
    "name": "get_weather",
    "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"],
    },
}

tools = [
    {"type": "google_search"},  # Built-in tool
    get_weather                 # Custom tool
]

# Turn 1: Initial request with both tools enabled
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?",
    tools=tools
)

for step in interaction.steps:
    if step.type == "function_call":
        print(f"Function call: {step.name} (ID: {step.id})")
        # Execute your custom function locally
        result = {"response": "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."}
        # Turn 2: Provide the function result back to the model.
        # Passing `previous_interaction_id` automatically circulates the
        # built-in Google Search context from Turn 1
        interaction_2 = client.interactions.create(
            model="gemini-3-flash-preview",
            previous_interaction_id=interaction.id,
            tools=tools,
            input=[{
                "type": "function_result",
                "name": step.name,
                "call_id": step.id,
                "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(result)}]
            }]
        )

        print(interaction_2.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const weatherTool = {
    type: 'function',
    name: 'get_weather',
    description: 'Gets the weather for a given location.',
    parameters: {
        type: 'object',
        properties: {
            location: { type: 'string', description: 'The city and state, e.g. San Francisco, CA' }
        },
        required: ['location']
    }
};

const tools = [
    {type: 'google_search'}, // Built-in tool
    weatherTool              // Custom tool
];

// Turn 1: Initial request with both tools enabled
let interaction = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    input: "What is the northernmost city in the United States? What's the weather like there today?",
    tools: tools
});

for (const step of interaction.steps) {
    if (step.type === 'function_call') {
        console.log(`Function call: ${step.name} (ID: ${step.id})`);
        // Execute your custom function locally
        const result = {response: "Very cold. 22 degrees Fahrenheit."};
        // Turn 2: Provide the function result back to the model.
        const interaction_2 = await client.interactions.create({
            model: 'gemini-3-flash-preview',
            previous_interaction_id: interaction.id,
            tools: tools,
            input: [{
                type: 'function_result',
                name: step.name,
                call_id: step.id,
                result: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(result) }]
            }]
        });

        console.log(interaction_2.steps.at(-1).content[0].text);
    }
}

Risposte di funzione multimodali

Per i modelli della serie Gemini 3, puoi includere contenuti multimodali nelle parti di risposta della funzione che invii al modello. Il modello può elaborare questi contenuti multimodali nel turno successivo per produrre una risposta più informata.

Per includere dati multimodali in una risposta di funzione, includili come uno o più blocchi di contenuti nel campo result del passaggio function_result. Ogni blocco di contenuti deve specificare il relativo type (ad es. "text", "image").

L'esempio seguente mostra come inviare una risposta di funzione contenente dati immagine al modello in un'interazione:

Python

import base64
from google import genai
import requests

client = genai.Client()

# Find the function call step
tool_call = next(s for s in interaction.steps if s.type == "function_call")

# Execute your tool to get image bytes
image_path = "https://goo.gle/instrument-img"
image_bytes = requests.get(image_path).content

base64_image_data = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8")

final_interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    previous_interaction_id=interaction.id,
    input=[
        {
            "type": "function_result",
            "name": tool_call.name,
            "call_id": tool_call.id,
            "result": [
                {"type": "text", "text": "instrument.jpg"},
                {
                    "type": "image",
                    "mime_type": "image/jpeg",
                    "data": base64_image_data,
                },
            ],
        }
    ],
)

print(final_interaction.steps[-1].content[0].text)

JavaScript

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

const ai = new GoogleGenAI({});

// Find the function call step
const toolCall = interaction.steps.find(s => s.type === 'function_call');

// Execute your tool to get image bytes and convert to base64
// (Implementation depends on your environment)
const base64ImageData = "BASE64_IMAGE_DATA";

const finalInteraction = await ai.interactions.create({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    previous_interaction_id: interaction.id,
    input: [{
        type: 'function_result',
        name: toolCall.name,
        call_id: toolCall.id,
        result: [
            { type: 'text', text: 'instrument.jpg' },
            {
                type: 'image',
                mime_type: 'image/jpeg',
                data: base64ImageData,
            }
        ]
    }]
});

console.log(finalInteraction.steps.at(-1).content[0].text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "previous_interaction_id": "INTERACTION_ID",
    "input": [
      {
        "type": "function_result",
        "name": "get_image",
        "call_id": "call_123",
        "result": [
          {"type": "text", "text": "instrument.jpg"},
          {
            "type": "image",
            "mime_type": "image/jpeg",
            "data": "BASE64_IMAGE_DATA"
          }
        ]
      }
    ]
  }'

Chiamata di funzione con output strutturato

Per i modelli della serie Gemini 3, combina la chiamata di funzione con l'output strutturato per risposte con formattazione coerente.

MCP (Model Context Protocol) remoto

L'API Interactions supporta la connessione ai server MCP remoti per consentire al modello di accedere a strumenti e servizi esterni. Fornisci il name e l'url del server nella configurazione degli strumenti.

Quando utilizzi MCP remoto, tieni presente i seguenti vincoli:

  • Tipi di server: MCP remoto funziona solo con i server HTTP con streaming. I server SSE (Server-Sent Events) non sono supportati.
  • Supporto del modello: al momento MCP remoto non funziona con i modelli Gemini 3. Il supporto per Gemini 3 sarà disponibile a breve.
  • Denominazione: i nomi dei server MCP non devono includere il carattere -. Utilizza invece i nomi dei server snake_case.
Campo Tipo Obbligatorio Descrizione
type string Sì Deve essere "mcp_server".
name string No Un nome visualizzato per il server MCP.
url string No L'URL completo dell'endpoint del server MCP.
headers object No Coppie chiave-valore inviate come intestazioni HTTP con ogni richiesta al server (ad esempio, token di autenticazione).
allowed_tools array No Limita gli strumenti del server che l'agente può chiamare.

Esempio

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    input="Check the status of my last server deployment.",
    tools=[
        {
            "type": "mcp_server",
            "name": "Deployment Tracker",
            "url": "https://mcp.example.com/mcp",
            "headers": {"Authorization": "Bearer my-token"},
        }
    ]
)

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-2.5-flash',
    input: 'Check the status of my last server deployment.',
    tools: [
        {
            type: 'mcp_server',
            name: 'Deployment Tracker',
            url: 'https://mcp.example.com/mcp',
            headers: { Authorization: 'Bearer my-token' }
        }
    ]
});

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "model": "gemini-2.5-flash",
    "input": "Check the status of my last server deployment.",
    "tools": [
        {
            "type": "mcp_server",
            "name": "Deployment Tracker",
            "url": "https://mcp.example.com/mcp",
            "headers": {"Authorization": "Bearer my-token"}
        }
    ]
}'

Chiamate allo strumento di streaming

Quando utilizzi gli strumenti con lo streaming, il modello genera chiamate di funzione come sequenza di eventi step.delta nello stream. Gli argomenti dello strumento possono essere trasmessi in streaming come argomenti parziali utilizzando arguments. Devi aggregare questi delta per ricostruire le chiamate allo strumento complete prima di eseguirle.

Python

import json
from google import genai

client = genai.Client()

weather_tool = {
    "type": "function",
    "name": "get_weather",
    "description": "Gets the weather for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {"type": "string", "description": "The city and state"}
        },
        "required": ["location"]
    }
}

stream = client.interactions.create(
    model="gemini-3-flash-preview",
    input="What is the weather in Paris?",
    tools=[weather_tool],
    stream=True
)

current_calls = {}
tool_calls = []

for event in stream:
    if event.event_type == "step.start":
        if event.step.type == "function_call":
            current_calls[event.index] = {
                "id": event.step.id,
                "name": event.step.name,
                "arguments": ""
            }
            # Handle arguments provided in step.start
            if hasattr(event.step, "arguments") and event.step.arguments:
                if isinstance(event.step.arguments, dict):
                    current_calls[event.index]["arguments"] = json.dumps(event.step.arguments)
                else:
                    current_calls[event.index]["arguments"] = event.step.arguments
    elif event.event_type == "step.delta":
        if event.delta.type == "arguments":
            if event.index in current_calls:
                current_calls[event.index]["arguments"] += event.delta.partial_arguments
        elif event.delta.type == "text":
            print(event.delta.text, end="", flush=True)

    elif event.event_type == "interaction.completed":
        for index, call in current_calls.items():
            args = call["arguments"]
            if args:
                args = json.loads(args)
            else:
                args = {}

            tool_calls.append({
                "type": "function_call",
                "id": call["id"],
                "name": call["name"],
                "arguments": args
            })

        print(f"\nFinal tool calls ready to execute:")
        print(json.dumps(tool_calls, indent=2))

JavaScript

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

const client = new GoogleGenAI({});

const weatherTool = {
    type: 'function',
    name: 'get_weather',
    description: 'Gets the weather for a given location.',
    parameters: {
        type: 'object',
        properties: {
            location: { type: 'string', description: 'The city and state' }
        },
        required: ['location']
    }
};

const stream = await client.interactions.create({
    model: 'gemini-3-flash-preview',
    input: 'What is the weather in Paris?',
    tools: [weatherTool],
    stream: true,
});

const currentCalls = new Map();
let toolCalls = [];

for await (const event of stream) {
    const evType = event.event_type;
    if (evType === 'step.start') {
        if (event.step.type === 'function_call') {
            currentCalls.set(event.index, {
                id: event.step.id,
                name: event.step.name,
                arguments: ''
            });
            // Handle arguments provided in step.start
            if (event.step.arguments) {
                if (typeof event.step.arguments === 'object') {
                    currentCalls.get(event.index).arguments = JSON.stringify(event.step.arguments);
                } else {
                    currentCalls.get(event.index).arguments = event.step.arguments;
                }
            }
        }
    } else if (evType === 'step.delta') {
        if (event.delta.type === 'arguments') {
            if (currentCalls.has(event.index)) {
                currentCalls.get(event.index).arguments += event.delta.partial_arguments;
            }
        } else if (event.delta.type === 'text') {
            process.stdout.write(event.delta.text);
        }
    } else if (evType === 'interaction.completed' || evType === 'interaction.complete') {
        toolCalls = Array.from(currentCalls.values()).map(call => ({
            type: 'function_call',
            id: call.id,
            name: call.name,
            arguments: call.arguments ? JSON.parse(call.arguments) : {}
        }));
        console.log('\nFinal tool calls ready to execute:');
        console.log(JSON.stringify(toolCalls, null, 2));
    }
}

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions?alt=sse" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "model": "gemini-3-flash-preview",
    "input": "What is the weather in Paris?",
    "tools": [{
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Gets the weather for a given location.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "location": {"type": "string", "description": "The city and state"}
            },
            "required": ["location"]
        }
    }],
    "stream": true
}'

Best practice

  • Descrizioni di funzioni e parametri: devono essere chiare e specifiche.
  • Denominazione: utilizza nomi descrittivi senza spazi o caratteri speciali.
  • Digitazione forte: utilizza tipi specifici (integer, string, enum).
  • Selezione degli strumenti: mantieni il set attivo a un massimo di 10-20 strumenti.
  • Ingegneria dei prompt: fornisci contesto e istruzioni.
  • Convalida: convalida le chiamate di funzione prima di eseguirle.
  • Gestione degli errori: implementa una gestione degli errori efficace.
  • Sicurezza: utilizza l'autenticazione appropriata per le API esterne.

Note e limitazioni

  • È supportato solo un sottoinsieme dello schema OpenAPI.
  • Per la modalità any, l'API potrebbe rifiutare schemi molto grandi o con nidificazione profonda.
  • I tipi di parametri supportati in Python sono limitati.