قابلیت تماس با Gemini API، تماس تابع با Gemini API

فراخوانی تابع به شما امکان می‌دهد مدل‌ها را به ابزارها و APIهای خارجی متصل کنید. به جای تولید پاسخ‌های متنی، مدل زمان فراخوانی توابع خاص را تعیین می‌کند و پارامترهای لازم را برای اجرای اقدامات دنیای واقعی فراهم می‌کند. این امر به مدل اجازه می‌دهد تا به عنوان پلی بین زبان طبیعی و اقدامات و داده‌های دنیای واقعی عمل کند. فراخوانی تابع دارای ۳ مورد استفاده اصلی است:

  • اقدامات لازم: با استفاده از APIها با سیستم‌های خارجی تعامل داشته باشید، مانند برنامه‌ریزی قرار ملاقات‌ها، ایجاد فاکتورها، ارسال ایمیل یا کنترل دستگاه‌های خانه هوشمند.
  • افزایش دانش: دسترسی به اطلاعات از منابع خارجی مانند پایگاه‌های داده، APIها و پایگاه‌های دانش.
  • گسترش قابلیت‌ها: از ابزارهای خارجی برای انجام محاسبات و گسترش محدودیت‌های مدل، مانند استفاده از ماشین حساب یا ایجاد نمودار، استفاده کنید.

می‌توانید نمونه‌هایی از این موارد استفاده را در زیر مرور کنید:

برنامه جلسه

این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توان تابعی تعریف کرد که جلسه‌ای را با شرکت‌کنندگان در یک زمان مشخص برنامه‌ریزی می‌کند و به مدل اجازه می‌دهد درخواست‌های کاربر را تجزیه و تحلیل کرده و آرگومان‌های ساختاریافته را برای ایجاد اقدامات در سیستم‌های خارجی بازگرداند.

پایتون

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-3.8-flash",
    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}")

جاوا اسکریپت

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-3.8-flash',
  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)}`);
  }
}

جاوا

    import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Function;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionCallStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Map<String, Object> attendeesProp = new HashMap<>();
attendeesProp.put("type", "array");
Map<String, Object> itemsMap = new HashMap<>(); itemsMap.put("type", "string"); attendeesProp.put("items", itemsMap);

Map<String, Object> dateProp = new HashMap<>();
dateProp.put("type", "string");
dateProp.put("description", "Date (e.g., \"2024-07-29\")");

Map<String, Object> timeProp = new HashMap<>();
timeProp.put("type", "string");
timeProp.put("description", "Time (e.g., \"15:00\")");

Map<String, Object> topicProp = new HashMap<>();
topicProp.put("type", "string");
topicProp.put("description", "The meeting topic.");

Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
properties.put("attendees", attendeesProp);
properties.put("date", dateProp);
properties.put("time", timeProp);
properties.put("topic", topicProp);

Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("type", "object");
parameters.put("properties", properties);
parameters.put("required", Arrays.asList("attendees", "date", "time", "topic"));

Function scheduleMeetingFunction =
    Function.builder()
        .name("schedule_meeting")
        .description("Schedules a meeting with specified attendees at a given time and date.")
        .parameters(parameters)
        .build();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.6-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Schedule a meeting with Bob and Alice for 03/27/2025 at 10:00 AM about Q3 planning."))
        .tools(Arrays.asList(scheduleMeetingFunction))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof FunctionCallStep) {
      FunctionCallStep functionCall = (FunctionCallStep) step;
      System.out.println("Function to call: " + functionCall.name().orElse(""));
      System.out.println("Arguments: " + functionCall.arguments().orElse(null));
    }
  }
}

استراحت

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-3.8-flash",
    "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"]
        }
    }]
  }'

دریافت آب و هوا

این مثال نشان می‌دهد که چگونه می‌توان تابعی تعریف کرد که داده‌های دما را برای یک مکان بازیابی می‌کند و مدل را قادر می‌سازد تا APIهای خارجی را برای پاسخ به پرس‌وجوهایی که به اطلاعات بلادرنگ یا خارجی نیاز دارند، فراخوانی کند.

پایتون

from google import genai

weather_function = {
    "type": "function",
    "name": "get_current_temperature",
    "description": "Gets the current temperature for a given location.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "The city name, e.g. San Francisco",
            },
        },
        "required": ["location"],
    },
}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="What's the temperature in London?",
    tools=[weather_function],
)

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

جاوا اسکریپت

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

const client = new GoogleGenAI({});

const weatherFunctionDeclaration = {
  type: 'function',
  name: 'get_current_temperature',
  description: 'Gets the current temperature for a given location.',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      location: {
        type: 'string',
        description: 'The city name, e.g. San Francisco',
      },
    },
    required: ['location'],
  },
};

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3.8-flash',
  input: "What's the temperature in London?",
  tools: [weatherFunctionDeclaration],
});

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)}`);
  }
}

جاوا

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Function;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionCallStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Map<String, Object> locationProp = new HashMap<>();
locationProp.put("type", "string");
locationProp.put("description", "The city name, e.g. San Francisco");

Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
properties.put("location", locationProp);

Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("type", "object");
parameters.put("properties", properties);
parameters.put("required", Arrays.asList("location"));

Function weatherFunction =
    Function.builder()
        .name("get_current_temperature")
        .description("Gets the current temperature for a given location.")
        .parameters(parameters)
        .build();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.6-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("What's the temperature in London?"))
        .tools(Arrays.asList(weatherFunction))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof FunctionCallStep) {
      FunctionCallStep functionCall = (FunctionCallStep) step;
      System.out.println("Function to call: " + functionCall.name().orElse(""));
      System.out.println("Arguments: " + functionCall.arguments().orElse(null));
    }
  }
}

استراحت

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-3.8-flash",
    "input": "What'\''s the temperature in London?",
    "tools": [{
      "type": "function",
      "name": "get_current_temperature",
      "description": "Gets the current temperature for a given location.",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": {"type": "string", "description": "The city name"}
        },
        "required": ["location"]
      }
    }]
  }'

ایجاد نمودار

این مثال نحوه تعریف تابعی را نشان می‌دهد که یک نمودار میله‌ای از داده‌های ساختاریافته تولید می‌کند و نشان می‌دهد که چگونه مدل می‌تواند از ابزارهای خارجی برای انجام محاسبات یا ایجاد دارایی‌های بصری استفاده کند:

پایتون

from google import genai

create_chart_function = {
    "type": "function",
    "name": "create_bar_chart",
    "description": "Creates a bar chart given a title, labels, and values.",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "title": {"type": "string", "description": "The title for the chart."},
            "labels": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "values": {"type": "array", "items": {"type": "number"}},
        },
        "required": ["title", "labels", "values"],
    },
}

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Create a bar chart titled 'Quarterly Sales' with Q1: 50000, Q2: 75000, Q3: 60000.",
    tools=[create_chart_function],
)

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

جاوا اسکریپت

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

const client = new GoogleGenAI({});

const createChartFunctionDeclaration = {
  type: 'function',
  name: 'create_bar_chart',
  description: 'Creates a bar chart given a title, labels, and values.',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      title: { type: 'string', description: 'The title for the chart.' },
      labels: { type: 'array', items: { type: 'string' } },
      values: { type: 'array', items: { type: 'number' } },
    },
    required: ['title', 'labels', 'values'],
  },
};

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3.8-flash',
  input: "Create a bar chart titled 'Quarterly Sales' with Q1: 50000, Q2: 75000, Q3: 60000.",
  tools: [createChartFunctionDeclaration],
});

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

جاوا

    import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Function;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionCallStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

Client client = new Client();

Map<String, Object> properties = new HashMap<>();
Map<String, Object> titleMap = new HashMap<>(); titleMap.put("type", "string"); titleMap.put("description", "The title for the chart."); properties.put("title", titleMap);
Map<String, Object> labelsMap = new HashMap<>(); labelsMap.put("type", "array"); labelsMap.put("items", Collections.singletonMap("type", "string")); properties.put("labels", labelsMap);
Map<String, Object> valuesMap = new HashMap<>(); valuesMap.put("type", "array"); valuesMap.put("items", Collections.singletonMap("type", "number")); properties.put("values", valuesMap);

Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("type", "object");
parameters.put("properties", properties);
parameters.put("required", Arrays.asList("title", "labels", "values"));

Function createChartFunction =
    Function.builder()
        .name("create_bar_chart")
        .description("Creates a bar chart given a title, labels, and values.")
        .parameters(parameters)
        .build();

CreateModelInteraction params =
    CreateModelInteraction.builder()
        .model(Model.of("gemini-3.6-flash"))
        .input(InteractionsInput.of("Create a bar chart titled 'Quarterly Sales' with Q1: 50000, Q2: 75000, Q3: 60000."))
        .tools(Arrays.asList(createChartFunction))
        .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof FunctionCallStep) {
      FunctionCallStep functionCall = (FunctionCallStep) step;
      System.out.println(functionCall.name().orElse("") + "(" + functionCall.arguments().orElse(null) + ")");
    }
  }
}

استراحت

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-3.8-flash",
    "input": "Create a bar chart titled '\''Quarterly Sales'\'' with Q1: 50000, Q2: 75000, Q3: 60000.",
    "tools": [{
        "type": "function",
        "name": "create_bar_chart",
        "description": "Creates a bar chart given a title, labels, and values.",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "title": {"type": "string"},
            "labels": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
            "values": {"type": "array", "items": {"type": "number"}}
          },
          "required": ["title", "labels", "values"]
        }
    }]
  }'

نحوه فراخوانی تابع

مرور کلی فراخوانی تابع

فراخوانی تابع شامل یک تعامل ساختاریافته بین برنامه شما، مدل و توابع خارجی است:

  1. تعریف اعلان تابع: نام، پارامترها و هدف تابع را برای مدل تعریف کنید.
  2. فراخوانی LLM با اعلان توابع: ارسال اعلان کاربر به همراه اعلان(های) تابع به مدل.
  3. اجرای کد تابع (مسئولیت شما): مدل خود تابع را اجرا نمی‌کند . نام و آرگومان‌ها را استخراج کرده و در برنامه خود اجرا کنید.
  4. ایجاد پاسخ کاربرپسند: نتیجه را برای دریافت پاسخ نهایی و کاربرپسند به مدل ارسال کنید.

این فرآیند می‌تواند در چندین نوبت تکرار شود. این مدل از فراخوانی چندین تابع در یک نوبت ( فراخوانی تابع موازی ) و به ترتیب ( فراخوانی تابع ترکیبی ) پشتیبانی می‌کند.

مرحله ۱: تعریف یک تابع

پایتون

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}

جاوا اسکریپت

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 };
}

جاوا

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Function;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionCallStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

Client client = new Client();
Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("type", "object");

Function function = Function.builder()
    .name("custom_function")
    .description("A custom function.")
    .parameters(parameters)
    .build();

CreateModelInteraction params = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.6-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Call the function."))
    .tools(Arrays.asList(function))
    .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof FunctionCallStep) {
      FunctionCallStep fc = (FunctionCallStep) step;
      System.out.println("Function: " + fc.name().orElse(""));
    }
  }
}

مرحله ۲: فراخوانی مدل با اعلان توابع

پایتون

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    input="Turn the lights down to a romantic level",
    tools=[set_light_values_declaration],
)

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

جاوا اسکریپت

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

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3.8-flash',
  input: 'Turn the lights down to a romantic level',
  tools: [setLightValuesTool],
});

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

جاوا

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Function;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionCallStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

Client client = new Client();
Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("type", "object");

Function function = Function.builder()
    .name("custom_function")
    .description("A custom function.")
    .parameters(parameters)
    .build();

CreateModelInteraction params = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.6-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Call the function."))
    .tools(Arrays.asList(function))
    .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof FunctionCallStep) {
      FunctionCallStep fc = (FunctionCallStep) step;
      System.out.println("Function: " + fc.name().orElse(""));
    }
  }
}

این مدل یک مرحله function_call به همراه type ، name و arguments را برمی‌گرداند:

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

مرحله ۳: اجرای تابع

پایتون

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}")

جاوا اسکریپت

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)}`);
}

جاوا

import com.google.genai.Client;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.CreateModelInteraction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Function;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.FunctionCallStep;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Interaction;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.InteractionsInput;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Model;
import com.google.genai.gaos.models.interactions.Step;
import com.google.genai.gaos.models.operations.CreateInteractionRequestBody;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

Client client = new Client();
Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
parameters.put("type", "object");

Function function = Function.builder()
    .name("custom_function")
    .description("A custom function.")
    .parameters(parameters)
    .build();

CreateModelInteraction params = CreateModelInteraction.builder()
    .model(Model.of("gemini-3.6-flash"))
    .input(InteractionsInput.of("Call the function."))
    .tools(Arrays.asList(function))
    .build();

Interaction interaction =
    client.interactions.create(CreateInteractionRequestBody.of(params)).interaction().get();

if (interaction.steps().isPresent()) {
  for (Step step : interaction.steps().get()) {
    if (step instanceof FunctionCallStep) {
      FunctionCallStep fc = (FunctionCallStep) step;
      System.out.println("Function: " + fc.name().orElse(""));
    }
  }
}

مرحله ۴: ارسال نتیجه به مدل

پایتون

final_interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.8-flash",
    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.output_text)

جاوا اسکریپت

const finalInteraction = await client.interactions.create({
  model: 'gemini-3.8-flash',
  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