随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）逐渐成为自然语言处理领域的核心技术。与此同时，如何高效调用外部工具以增强LLM的实用性，成为业内重要课题。传统上，开发者多采用基于JSON的工具调用方案，然而使用JSON带来的Token消耗问题，尤其是在API调用计费情况下，已经引起广泛关注和反思。YAML作为一种轻量级的数据序列化格式，凭借其简洁明了的语法和低Token消耗特性，逐渐被视为解决这一问题的潜在利器。本文将深入探讨YAML工具调用在LLM中的应用优势、核心机制、实际效果及存在的挑战，旨在帮助读者全面理解这一领域的最新发展和未来趋势。 过去，主流的工具调用机制多依赖于JSON格式，因为JSON结构严谨、标准成熟，且易于被自动验证和解析。
这种方式在保证调用的准确性和鲁棒性方面表现良好。但随着复杂交互的增多，JSON格式导致的Token消耗也日益显著。对于需要频繁调用工具或处理大量数据的场景，Token消耗的增加直接意味着成本的飙升，影响整体方案的经济效益和应用规模的扩展。相较之下，YAML格式通过省略冗余符号、利用缩进结构来表达层级关系，有效降低了文本量及Token数，从而带来成本节约。 采用YAML调用工具的核心优势首先体现于Token节约部分。以某现实案例为例，开发者将一段包含工具调用信息的函数描述分别使用JSON和YAML格式表达，结果显示YAML格式的Token数量几乎仅为JSON的一半。
这种显著降低Token使用的能力，对于大规模调用环境下节省费用极为关键。此外，YAML的可读性更强，使得人工调试和跨团队协作变得更加直观和便捷，提高了开发和维护效率。 不仅仅是工具定义，工具调用的请求和响应过程同样受益于YAML格式。对比两种格式的一个实际工具调用示范发现，完整调用链的Token累计消耗在YAML版本中明显降低，节省比例达到近40%。这对于基于API计费的模型服务而言，长期运行的成本节省尤为显著。然而，尽管实测中Token计数相对准确，但开发者需注意实际环境中系统提示（System Prompt）等上下文信息的Token占用，尤其是在YAML工具定义需嵌入系统提示中时，该部分Token消耗会带来一定负担，部分抵消YAML带来的节省效果。
在实现层面，YAML工具调用模式的核心是通过在系统提示中放置一套完整的YAML工具定义规范，并向模型明确如何以YAML格式编写调用请求。系统提示内包含工具的名称、参数、返回结果结构等详细描述，同时示范正确的调用格式。通过约束模型只输出符合YAML语法的工具调用文本，避免加入多余的说明性内容，使调用更加纯粹和机械化。为应对复杂应用场景，还允许连续多次工具调用的串联操作，保证流转顺畅。 然而，YAML工具调用也存在不可忽视的挑战。首先，YAML规范相对宽松，容易受到缩进、格式以及标点细节的影响，导致解析错误，从而引发调用失败。
开发者报告称，在该方案下失败率约为十分之一到二十分之一，相比JSON的极少故障率显著增加。其次，由于YAML工具定义放在系统提示中增加了上下文负担，部分平台并未对这些内容免计Token，造成负载转移。此外，缺乏标准化的工具验证和自动纠错机制，使得高复杂度工具管理存在一定门槛。 值得一提的是，虽然YAML方案在节省Token方面有明显优势，但目前主流API供应商尚未原生支持YAML的工具调用，相关框架和工具链建设还不完全成熟，限制了方案的广泛推广应用。开发者往往需要自行设计提示策略，承担一定的调试成本和失败风险。未来，如果平台方能结合YAML序列化的优势，推出更完善的支持机制，将极大地促进其落地。
对于最终用户和开发者而言，选用YAML还是JSON格式作为LLM的工具调用序列化方式，需要根据具体使用场景权衡。单纯追求Token成本效益，YAML无疑具备诱人优势，特别是在大批量调用环境。若侧重可靠性、稳定性以及开箱即用体验，JSON目前仍是更成熟的选择。伴随着技术演进和社区沉淀，YAML调用稳定性的提升也具备可期潜力。 回顾YAML工具调用的发展轨迹，不难看出其背后反映的是对高效交互和成本控制的持续追求。未来，随着算力不断提升以及LLM能力增强，工具调用模式不会停留在单一格式之上，而是会融合多种优势方案，兼具易用性与效率性。
厂商和研究者将致力于打造更智能的调用调度与纠错框架，提升整体的用户体验和生态效能。 综合来看，YAML工具调用为大语言模型串联外部工具打开了新的思路。它通过极简的语法降低了Token负担，实现了显著的成本节约，同时提供了更灵活直观的调用界面。尽管目前还存在格式兼容性和调用稳定性方面的不足，但其潜力值得期待。开发者应根据自身需求和风险承受能力合理选择，积极关注该领域的最新进展。随着行业实践的深入，YAML或将成为未来构建高效、低成本、可扩展AI应用的重要组成部分。
未来，推动YAML工具调用走向成熟和普及，还需平台供应商、社区开发者及研究者的共同努力。包括完善格式标准、增强模型对YAML的理解和生成能力、开发配套的调试与验证工具，以及优化系统提示策略等，都将为实现这一愿景奠定基础。通过综合治理与创新，LLM工具调用将迈向更加高效、智能和经济的新时代，助力推动人工智能技术向更深层次应用延伸，服务更多行业和场景。
