許多生成式 AI 應用平台提供工具（Tools）或工具呼叫（Tool Calling）功能。這些功能主要是為了彌補大型語言模型（LLM）的哪一項先天限制？
答案 （A）
核心概念
模型本質是猜下一個字，即時資料、精確計算、操作外部系統都做不到，工具補的是這些。
想像一個博學但被關在房間裡的人：他知道很多，但不知道現在幾點、不能翻今天的報紙、心算大數字也會錯。工具呼叫（Tool Calling）等於給他電話、計算機跟鑰匙：要查即時資料就打電話，要算數就按計算機，要改訂單就用鑰匙進系統。
大型語言模型（LLM）本身是機率預測模型，這三件事都是先天做不好的，工具就是為了補這個缺口。
答題技巧
快速判斷技巧：工具呼叫（Tool Calling）補的三件事：即時資料、精確計算、外部操作。 ・查即時、算數、操作系統 → 工具 ・上下文容量、輸出格式 → 模型本身的事，工具管不到 ・更新權重 → 訓練才做得到
易錯陷阱：(B) 上下文視窗（Context Window）有限是真的，但補它的方法是 RAG 或摘要，跟工具無關。 關鍵差異：工具是「幫模型做事」，它改變不了模型的容量或權重。