工具调用（Tool Calling）正成为大型语言模型（LLM）能力升级的关键方向，近期在强化学习训练、评测体系、开发框架和应用落地等多方面取得显著进展，同时也暴露出可靠性与可控性挑战。
当前焦点：如何提升工具调用的可靠性与容错性，避免如 Claude Code 4.8 升级后出现的解析失败频发问题（Claude Code 4.8 升级后工具调用解析失败频发）。
未来观察点：强化学习与多模态融合能否进一步降低人机协作成本；评测标准的统一程度；以及工具调用在移动端等复杂场景中的适应性与可解释性（如 AgentMob 等方向）。