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在Palantir AIP的Logic模块中，UseLLM节点是核心逻辑块，而Tool则是让LLM具备行动能力的关键。LLM通过工具Tool跟客户业务进行深度交互。所谓从决策到行动，主要靠的是LLM和Tool这两个利器。 最重要的两个工具是调用函数（executefunciton）和执行操作（applyaction）这两个。 一、调用函数（Callfunction）工具 给LLM配置Callfunction意味着允许LLM根据用户的指令，自主决定调用Foundry中预先定义好的TypeScript函数或由logic编排好的logic函数。 在AIPLogic中配置之前，必须在有一个已经发布好Function。函数定义时必须有明确的入参和返回值。文档注释是最关键的一点。LLM看不懂代码逻辑，它只能通过写的函数注释（/**...*/）来理解这个函数是做什么的、参数需要什么格式。 配置步骤详解 第一步：添加UseLLM节点 在AIPLogic的编辑器画布上，添加一个"UseLLM"块。 第二步：启用Tools(工具) 点击选中"UseLLM"节点。在右侧（或底部）的配置面板中，找到Tools部分。 点击Addtool(添加工具)。 在弹出的菜单中选择Callfunction。 第三步：选择目标函数 在出现的搜索框中，输入编写好的函数名称，并选中该函数。 第三步：配置参数映射 这是配置的核心。当选中函数后，你会看到该函数定义的所有输入参数。需要告诉AIPLogic如何处理这些参数。 通常有以下几种模式： LLMGenerated(由LLM生成)： Fixed/StaticValue(固定值)： Variable(变量映射)：
第四步：配置函数执行后的行为 当LLM决定调用函数后，AIPLogic会暂停LLM的生成，去后台执行这个函数，然后拿到返回值。需要决定拿到返回值后做什么： 默认行为。函数的返回值（例如查询到的库存数量、更新成功的消息）会被作为上下文再次喂给LLM。LLM会根据返回值生成最终的自然语言回复。例如：“库存查询成功，当前剩余50件。”
PasstoLogicOutput(输出到Logic变量)： 如果只是利用LLM来做意图识别并提取参数来运行函数，而不需要LLM再说话，可以直接把函数的结果作为整个Logic的输出。
为了让Callfunction准确工作，以下几点至关重要： （1）良好的函数描述(DescriptionisKing) LLM是根据函数的DisplayName和Description来决定是否调用该工具的。 代码示例： codeTypeScript /** *Searchesforemployeesbasedontheirdepartmentandrole. *Usethiswhentheuseraskstofindstafflists. * *@paramdepartmentThedepartmentcode(e.g.,'IT','HR') *@paramroleThejobtitle */@Function() publicsearchEmployees(department:string,role:string) romise<Employee[]>{...} 如果描述写得含糊不清（例如只写了"Searchfunction"），LLM可能不知道何时使用它，或者参数提取错误。 （2）尽量使用简单类型 虽然FoundryFunctions支持传递对象(Objects)，但在AIPLogic的Tool调用中，让LLM生成String(字符串),Number(数字),Boolean(布尔值)或Date(日期)是最稳定的。尽量避免让LLM直接构造复杂的JSON对象作为参数，除非模型非常强（如GPT-5）。 （3）错误处理 LLM可能会产生幻觉参数（比如捏造一个不存在的ID）。函数内部应该包含try-catch或逻辑判断，如果查不到数据，应该返回清晰的字符串（如"NoorderfoundwithID123"），而不是直接抛出代码异常。这样LLM收到"Noorderfound"后，可以优雅地回复用户“抱歉，没找到这个订单”。 假设配置了一个updateCustomerEmail(id,newEmail)的函数工具。 用户输入：“把ID是C-001的客户邮箱改为test@example.com”。 UseLLM节点： 接收Prompt。
查看可用工具列表。
判定：用户的意图匹配updateCustomerEmail的描述。
提取参数：id="C-001",newEmail="test@example.com".
生成结构化调用请求(SystemAction)。
AIPLogic引擎： 拦截调用请求。
在Foundry后端执行函数。
获取返回值：{success:true,message:"Emailupdated"}.
UseLLM节点(再次被激活)： 看到函数的返回值。
生成最终回复：“已成功将客户C-001的邮箱更新为test@example.com。”
配置Callfunction的核心不在于界面点击，而在于函数的语义化定义。确保函数名、参数名和注释清晰易懂，LLM就能像人类开发者一样准确地调用它。 二、执行操作（applyaction）工具 在Palantir AIPLogic中，配置UseLLM节点以使用Tool(工具)中的ApplyAction(执行动作)是一个强大的功能。这允许LLM根据对话上下文，自主决定修改本体（Ontology）中的数据、如创建对象、更新属性、删除对象等。 在AIPLogic中配置之前，必须确保在OntologyManager(本体管理器)中已经定义好了相应的Action(行动)。 例如：有一个名为UpdateCaseStatus的Action，它接受CaseID和NewStatus作为参数。关键点是确保在OntologyManager中为该Action及其参数编写了清晰的Description(描述)。LLM极其依赖这些描述来理解何时调用该工具以及如何填充参数。 详细配置步骤 （1）添加或选择"UseLLM"节点 在Logic流程图中，添加一个新的UseLLM节点（或者点击已有的节点）。 （2）启用Tools(工具)功能 在右侧的配置面板中，向下滚动找到Tools部分。点击Addtool(添加工具)按钮。在弹出的菜单中，选择Actions。 （3）选择具体的Action 系统会弹出一个选择框，列出所有可用的Ontology Actions。搜索并选择想要授权给LLM使用的那个Action（例如UpdateCaseStatus）。选中后，点击确认。 （4）配置Action参数 这是最关键的一步。当Action被添加到工具列表中后，会看到它的参数列表。通常有两种配置模式，但在UseLLM的Tool语境下，我们主要依赖自动推断(LLM Inferred) （5）编写Prompt提示词工程 仅仅添加了工具是不够的，需要在Prompt中引导LLM使用它。 当配置好并运行Logic时，流程如下： （1）输入分析: LLM接收用户输入（例如：“把当前这个案子的优先级改为高”）。 （2）工具检索: LLM查看它可用的Tools列表，读取UpdateCasePriorityAction的描述。 （3）推理决策: LLM判断：“用户的意图匹配UpdateCasePriority工具。” （4）参数提取: LLM从上下文中提取CaseID（可能来自前序节点的变量）和Priority=High。 （5）生成调用请求(ToolCall): 注意在AIPLogic的某些配置模式下，LLM节点输出的是一个"建议的动作调用"(Proposed Action)，而不是直接在数据库中执行。如果节点配置为Execute Tools(执行工具)：Logic引擎会拦截这个调用请求，实际去执行OntologyAction，并将执行结果（成功/失败）返回给LLM。如果节点配置仅为Plan(规划)：它会输出一个JSON格式的计划，用户需要后续接一个专门的ApplyAction节点来实际执行。但在最新的"Use LLM"增强版中，通常勾选"Allow execution"即可自动闭环。
Apply action工具配置中，描述至关重要，如果在Ontology中Action的参数名为p_id，LLM可能看不懂。需要在Ontology Manager中将其描述为"The unique identifier of the project"。LLM依靠这些元数据来准确填参。 为了确保安全性，不要给LLM具有破坏性的Action（如DeleteAllData），除非有严格的审批流。AIPLogic通常运行在当前用户的权限上下文中。如果用户没权限执行该Action，LLM调用也会失败。 处理歧义也至关重要，在Prompt中指示LLM：如果缺少必要参数（例如用户只说了“改状态”但没说改成什么），不要瞎猜，而是反问用户获取更多信息，然后再调用工具。 通过使用Logic的Debugger模式可以看到LLM输出的原始思维链（Chain of Thought），检查它是否正确识别了工具，以及它提取的参数值是否正确。 配置Apply Action的核心在于在Use LLM节点的Tools栏位中挂载Ontology Action，并依赖Ontology中良好的元数据描述配合清晰的Prompt指令，让LLM能够自动推断参数并发起调用。
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展示模型应该如何生成ToolCall的结构，通常AIP界面里有专门的Example录入区，或者直接写在Prompt里)。