Gemini需单次响应完成查资料→写报告→发邮件全链路：注册search/docs/gmail三工具并规范命名与参数，用强动词提示触发多工具调用，按顺序执行function_call并传入tool_response，最终显式提取并拼接data_url、document_id、message_id生成结果。
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你需要让Gemini一次性完成“查资料→写报告→发邮件”整条链路，而不是分三次提问、手动粘贴结果。这要求模型在单次响应中识别多意图、按逻辑顺序调用不同工具，并将前序工具结果作为后续输入。
注册并配置三类工具函数
第一步：在初始化GenerativeModel时，把search、docs、gmail三类工具的JSON Schema全部传入tools参数。缺一不可——【缺少任一工具定义，Gemini将无法生成对应function_call】。
第二步：确保每个工具name字段全小写、无空格，例如"google_search"、"create_google_doc"、"send_gmail_message"。命名不规范会导致解析失败且无报错提示。
第三步：为gmail工具的parameters明确声明to、subject、body三个required字段；docs工具必须包含title和content；search工具则需query字段。少一个required项，args解析就会中断。
构造能触发多工具链的提示词
用动词驱动动作链条：“先搜索2026年Q1全球AI芯片出货量数据，再用这些数据生成一份两页的市场简报文档，最后把文档链接通过邮件发给张经理”。
不要拆成三句提问，也不要加“请依次”“麻烦你”等弱化指令强度的措辞。Gemini只对强动作动词+实体+结果指向敏感。
提示词中必须出现具体对象名称（如“张经理”）和可验证结果（如“两页”“文档链接”），否则模型会跳过工具调用，直接用幻觉内容填充。
解析并执行多轮function_call
方法一：监听响应中的content.parts列表，逐项检查是否含function_call字典。只要出现，就立即提取tool_name与args。
方法二：遇到多个function_call时，按parts索引顺序执行。Gemini严格按输出顺序排列调用请求，【不可自行重排执行顺序】——例如第一个call是search，第二个是docs，第三个是gmail，就必须search→docs→gmail串行执行。
方法三：每次工具执行后，把原始返回结果封装为tool_response，调用model.generate_content()传入上一轮的response + 新的tool_response。重复此过程直到content中不再含function_call。
注意：若某次tool_response格式错误（如未用字符串包裹JSON），整个链路将卡死在该步，后续调用永不触发。
组装最终输出并注入上下文
当最后一轮generate_content返回纯text内容（无function_call），说明所有工具已执行完毕。此时需从历史交互中提取三个关键ID：search返回的data_url、docs创建的document_id、gmail发送成功的message_id。
将这三个ID拼入最终回复，例如：“已查得Q1出货量为23.7B美元（来源），简报文档已生成（链接），邮件已发送至zhang@company.com（ID: msg_8a9f2）”。
这一步不能靠模型自动生成——它不会主动回溯历史ID。你必须在代码中显式提取并拼接。
