工具使用

AGENTS.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Command Code OpenAI Bridge
 
-Command Code OpenAI Bridge 是一个仅在本机运行的 OpenAI Chat Completions 兼容服务。它把 OpenAI 客户端发送的文本对话转交给 Command Code CLI 执行，并将最终 assistant 回复以标准 Chat Completions 格式返回。
+Command Code OpenAI Bridge 是一个仅在本机运行的 OpenAI 兼容服务。它把 Chat Completions 文本对话与 function calling 决策转交给 Command Code CLI 执行，并提供 Responses API 文本子集。
 
 默认 API 地址：`http://127.0.0.1:18000/v1`
 
@@ -12,7 +12,7 @@ Command Code OpenAI Bridge 是一个仅在本机运行的 OpenAI Chat Completion
 2. 保留消息的角色、顺序和完整文本，将全部会话历史序列化后通过 stdin 传给 Command Code。
 3. 在启动服务的终端中显示模型状态、turn、工具调用、工具结果、stderr、最终回答和耗时。
 4. 从 Command Code 的 NDJSON 结构化结果中提取 `finalText`。
-5. 只把最终回复和可用的 token usage 返回给 API 客户端。
+5. 把最终回复、外部 function tool calls 和可用的 token usage 返回给 API 客户端。
 
 服务不保存跨请求会话。每次调用都使用 `--no-session`，对话历史由客户端维护并在请求中完整提供。
 
@@ -20,16 +20,17 @@ Command Code OpenAI Bridge 是一个仅在本机运行的 OpenAI Chat Completion
 
 - 提供 `GET /health`、`GET /v1/models` 和 `POST /v1/chat/completions`。
 - 支持字符串形式的 `content` 和 OpenAI 文本 part 数组。
-- 接受 `stream: true`，但 Command Code 调用仍为非流式；完整结果生成后再一次性封装为 SSE 事件返回。
+- Chat Completions 支持标准 function tools、工具选择、assistant tool calls 和 tool 结果消息；工具由客户端执行。
+- 接受 `stream: true`；普通 Chat 实时转发文本 delta，function calling 在完整决策校验后发送工具调用 SSE。
 - 支持中文、Unicode、Markdown、代码块和较长文本。
 - 模型名称通过 YAML 配置映射到实际 Command Code 模型。
 - 请求内容通过 stdin 传输，不受命令行参数长度限制。
-- 同时只运行一个 Command Code 请求；忙碌时返回 HTTP 429。
+- 同时只运行一个 Command Code 请求；其余请求进入有限 FIFO 队列，队列已满时返回 HTTP 429。
 - 客户端断开、请求取消、总超时和 Ctrl+C 会终止当前子进程组。
 - 单次 Command Code 失败后，HTTP 服务可继续处理后续请求。
 - Authorization 请求头会被忽略，服务强制绑定 `127.0.0.1`。
 
-当前只支持文本 Chat Completions。`stream: true` 是客户端兼容层，不会实时输出 Command Code 的生成过程。图片、音频、function calling、Responses API 和服务端会话均未实现。
+当前只接受文本消息和文本输入。普通 Chat SSE 实时转发 Command Code 文本 delta；function calling 会等待完整决策通过 JSON 与参数 Schema 校验后发送 `tool_calls`。Responses 只实现文本子集。图片、音频、文件输入、Computer Use、托管工具和服务端 Chat 会话均未实现。
 
 ## 技术实现
 
@@ -50,6 +51,7 @@ src/
 ├── server.ts        # HTTP 路由、单请求状态和错误处理
 ├── openai.ts        # 请求校验、消息转换和响应生成
 ├── command-code.ts  # CLI 检查、子进程管理和最终结果提取
+├── tool-calling.ts  # 外部 function calling 决策解析与参数校验
 ├── renderer.ts      # Command Code 事件的终端显示
 └── config.ts        # YAML 配置读取与校验
 
@@ -71,7 +73,7 @@ command-code status --json
 ./scripts/start.sh
 ```
 
-默认配置位于 `config.yaml`，配置示例位于 `config.example.yaml`。常用配置包括监听端口、Command Code 可执行文件、工作目录、总超时、请求体上限、最大 turn 数、权限模式和模型映射。
+默认配置位于 `config.yaml`，配置示例位于 `config.example.yaml`。常用配置包括监听端口、Command Code 可执行文件、工作目录、总超时、请求体上限、等待队列上限、最大 turn 数、权限模式和模型映射。
 
 调用示例：
 

README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Command Code OpenAI Bridge
 
-这是一个只绑定本机地址的 OpenAI 兼容转发服务。它保留 Chat Completions 文本接口，并实现单并发的 Responses API 文本子集。每个生成请求启动一次独立的 Command Code headless agent，将完整消息历史通过 stdin 发送给 CLI，在当前终端显示运行过程，再把结构化事件和最终 `finalText` 转换成 OpenAI 风格的 JSON 或 SSE。
+这是一个只绑定本机地址的 OpenAI 兼容转发服务。它实现 Chat Completions 文本与 function calling，并提供 Responses API 文本子集。每个生成请求启动一次独立的 Command Code headless agent，将完整消息历史通过 stdin 发送给 CLI，在当前终端显示运行过程，再把结构化事件和最终 `finalText` 转换成 OpenAI 风格的 JSON 或 SSE。
 
 默认地址：`http://127.0.0.1:18000/v1`
 
@@ -52,7 +52,8 @@ command-code-openai-bridge/
 │   ├── request-coordinator.ts
 │   ├── responses.ts
 │   ├── renderer.ts
-│   └── server.ts
+│   ├── server.ts
+│   └── tool-calling.ts
 ├── scripts/
 │   ├── install.sh
 │   └── start.sh
@@ -90,6 +91,7 @@ command_code_executable: command-code
 command_code_working_directory: .
 timeout_seconds: 1800
 max_request_bytes: 20971520
+max_queue_size: 8
 max_turns: 100
 stream_thinking: false
 response_store_directory: .command-code-openai-bridge/responses
@@ -102,7 +104,7 @@ models:
     effort: max
 ```
 
-`command_code_working_directory` 决定 Command Code 能看到和操作的项目目录。`response_store_directory` 保存 `store: true` 的 Response；两个相对路径都以配置文件所在目录为基准。默认存储目录是隐藏目录 `.command-code-openai-bridge/responses`。`stream_thinking` 控制 Chat Completions 流是否把 Command Code 思考事件包装成 `<think>` 块；默认关闭。`models.<name>.effort` 会传给 Command Code 的 `--effort`，Responses 请求中的 `reasoning.effort` 优先。可用 effort 由对应底层模型决定。服务强制只监听 `127.0.0.1`。客户端只能选择配置中的模型名，不能注入额外 CLI 参数。
+`command_code_working_directory` 决定 Command Code 能看到和操作的项目目录。`response_store_directory` 保存 `store: true` 的 Response；两个相对路径都以配置文件所在目录为基准。默认存储目录是隐藏目录 `.command-code-openai-bridge/responses`。`max_queue_size` 是等待执行的生成请求上限，不包含当前运行中的请求；设为 `0` 可恢复忙碌时立即返回 429 的行为。`stream_thinking` 控制 Chat Completions 流是否把 Command Code 思考事件包装成 `<think>` 块；默认关闭。`models.<name>.effort` 会传给 Command Code 的 `--effort`，Responses 请求中的 `reasoning.effort` 优先。可用 effort 由对应底层模型决定。服务强制只监听 `127.0.0.1`。客户端只能选择配置中的模型名，不能注入额外 CLI 参数。
 
 ### Obsidian Copilot 流式输出
 
@@ -134,7 +136,7 @@ npm run build
 
 空闲时按 Ctrl+C 停止。请求运行时第一次 Ctrl+C 取消当前 Command Code 子进程组并保留服务；请求结束后再按 Ctrl+C 停止服务。重启就是再次执行启动脚本。
 
-客户端断开连接也会先给整个 Command Code 子进程组发送 SIGINT，随后按需升级为 SIGTERM 和 SIGKILL。总超时由 `timeout_seconds` 控制。
+运行中的客户端断开连接会先给整个 Command Code 子进程组发送 SIGINT，随后按需升级为 SIGTERM 和 SIGKILL；排队中的客户端断开连接只会从等待队列移除。总超时由 `timeout_seconds` 控制。
 
 ## API
 
@@ -146,15 +148,21 @@ npm run build
 - `DELETE /v1/responses/:response_id`
 - `GET /v1/responses/:response_id/input_items`
 
-Bearer Token 会被忽略。所有生成接口只接受文本。图片、音频、文件、工具和其他未实现字段会返回 OpenAI 格式的 400，`code` 为 `unsupported_parameter`；服务不会静默忽略会改变行为的参数。
+`GET /health` 额外返回 `busy`、`queue_length` 和 `queue_capacity`，可用于观察当前执行槽和等待队列。
+
+Bearer Token 会被忽略。所有生成接口只接受文本内容。图片、音频、文件输入和其他未实现字段会返回 OpenAI 格式的 400，`code` 为 `unsupported_parameter`；服务不会静默忽略会改变行为的参数。
 
 ### Chat Completions
 
-支持字符串 `content`，也支持由 `{ "type": "text", "text": "..." }` 组成的数组。`stream` 省略或设为 `false` 时返回普通 JSON。`stream: true` 会立即建立 SSE 连接并发送 assistant role 块，随后在 Command Code 的 `text_delta` 到达时立即发送对应 SSE chunk，最后发送 `finish_reason: "stop"`、可选 usage 块和 `[DONE]`。`stream_thinking: true` 时，`thinking_delta` 会先作为 `<think>` 内容流发送；该兼容格式不是原生 OpenAI reasoning item。传入 `stream_options.include_usage: true` 时，结束前返回 usage 块。
+支持 `system`、`developer`、`user`、`assistant` 和 `tool` 消息。文本 `content` 可以是字符串，也可以是由 `{ "type": "text", "text": "..." }` 组成的数组；assistant 工具轮次还支持 `content: null`、`tool_calls`，tool 消息支持 `tool_call_id` 和可选 `name`。
+
+Chat 接口接受标准 function tools、`tool_choice` 和 `parallel_tool_calls`。Bridge 把工具定义、完整消息历史和工具结果交给 Command Code 决定下一步，校验返回的工具名与 arguments JSON Schema；第一次不合格时在原请求总截止时间内执行一次修复。工具由 API 客户端执行，Bridge 不执行客户端工具，也不直接访问 Obsidian vault。该流程适用于 Obsidian Copilot 的 `localSearch`、`readNote`、`getFileTree`、`writeFile` 和 `editFile`，也适用于其他标准 function tools。协议流程参考 [OpenAI Function calling](https://developers.openai.com/api/docs/guides/function-calling)。
+
+`stream` 省略或设为 `false` 时返回普通 JSON。普通文本请求的 `stream: true` 会立即建立 SSE 连接并发送 assistant role 块，随后在 Command Code 的 `text_delta` 到达时立即发送对应 SSE chunk，最后发送 `finish_reason: "stop"`、可选 usage 块和 `[DONE]`。工具模式需要先解析和校验完整决策：最终文本会在校验后作为 content chunk 发送；工具调用会作为 `delta.tool_calls` 发送，并以 `finish_reason: "tool_calls"` 结束。`stream_thinking: true` 只作用于普通文本请求；该兼容格式不是原生 OpenAI reasoning item。传入 `stream_options.include_usage: true` 时，结束前返回 usage 块。
 
 为兼容 Obsidian Copilot 和 LangChain OpenAI-format 客户端，Chat 接口还接受 `temperature`、`max_tokens`、`max_completion_tokens`、`top_p`、`frequency_penalty`、`presence_penalty` 和 `n: 1`。这些采样和输出限制参数会按 OpenAI 取值范围严格校验。Command Code CLI 1.12.0 没有对应的 headless 参数，因此 Bridge 不会把它们伪装成已生效：服务终端会输出警告，HTTP 响应带 `X-Command-Code-Ignored-Parameters`。其他未实现字段仍返回 `400 unsupported_parameter`。
 
-Chat Completions 和 Responses 共用 Command Code NDJSON 实时事件执行层。服务终端会在事件到达时立即显示状态、文本和工具调用。Chat Completions 会把每个 `text_delta` 直接写入 SSE，实现生成过程中的打字机效果。Bridge 提示 Command Code 在工具调用 turn 不输出面向用户的文本；Command Code 只有在 `turn_end` 才给出 `hadToolCalls`，因此上游若仍在工具 turn 输出文本，该文本已经发送，SSE 无法撤回。
+Chat Completions 和 Responses 共用 Command Code NDJSON 执行层。服务终端会在事件到达时立即显示状态、文本和 Command Code 自身的工具调用。普通文本 Chat 会把每个 `text_delta` 直接写入 SSE；外部 function calling 模式会缓存 `finalText`，避免内部 JSON 决策进入客户端正文。
 
 ### Responses
 
@@ -286,15 +294,17 @@ command-code \
 
 随后通过子进程 stdin 写入 UTF-8 的完整请求历史。消息序列被放进一个 JSON 对象，角色、顺序、空消息、Unicode、Markdown、代码块和自定义分隔符均不会被简单文本分隔符破坏。Bridge 不总结、不删除、不截断消息。Chat Completions 不保存会话；Responses 只在 `store: true` 时保存协议对象，并在新请求中把响应链重新序列化给一个新的 `--no-session` 进程。
 
-## 单并发和错误
+## 有限队列和错误
 
-同一时间只允许一个 Command Code 实例。第二个请求直接返回 HTTP 429 和 `code: busy`。请求体超过 `max_request_bytes` 返回 413。未知模型和非文本内容返回 4xx。CLI 的详细错误留在服务终端，客户端只收到简洁的 OpenAI 格式错误。
+同一时间只运行一个 Command Code 实例，其余生成请求按到达顺序进入等待队列。默认最多等待 8 个请求，队列已满时返回 HTTP 429 和 `code: queue_full`。流式请求进入队列后会立即建立 SSE 连接；非流式请求保持等待。客户端在排队期间断开会立即移出队列。`timeout_seconds` 从请求取得执行位置后开始计算。
+
+请求体超过 `max_request_bytes` 返回 413。未知模型和非文本内容返回 4xx。CLI 的详细错误留在服务终端，客户端只收到简洁的 OpenAI 格式错误。
 
 一次 CLI 异常不会结束 HTTP 服务，后续请求仍可继续。
 
 ## 本机实际检查结果
 
-检查日期：Chat Completions 原有检查为 2026-08-04；Responses 新增检查为 2026-08-05。没有编写测试用例，以下均为构建后运行真实 CLI 和真实 HTTP/SDK 客户端得到的端到端结果。
+检查日期：Chat Completions 原有检查为 2026-08-04；Responses 新增检查为 2026-08-05；function calling 协议检查为 2026-08-06。没有编写测试用例。原有条目来自真实 CLI 和真实 HTTP/SDK 客户端；有限队列改动完成了类型检查、生产构建和协调器运行时冒烟检查，尚未重新运行真实 CLI 并发检查。function calling 完成了内部协议冒烟检查、Obsidian Copilot 当前依赖 `@langchain/openai 1.2.2` 的双轮 wire compatibility 检查，以及真实 Command Code 与 OpenAI Node.js SDK 的双轮 HTTP/SSE 调用；尚未在 Obsidian UI 中运行完整检查。
 
 - TypeScript 严格类型检查和生产构建通过。
 - npm 生产依赖审计：0 个已知漏洞。
@@ -309,16 +319,16 @@ command-code \
 - OpenAI Node.js SDK 示例通过。
 - OpenAI Python SDK 示例通过。
 - OpenAI Node.js SDK 的 Chat `stream: true` 检查中，约 31 ms 收到 assistant role 块；最终文本按 10 个原始 delta 返回，随后收到 `stop`、真实 usage 和 `[DONE]`。
+- LangChain 双轮检查成功把 SSE `delta.tool_calls` 重建为 `AIMessage.tool_calls`，随后发送 assistant tool call 与带 `name` 的 tool result；Bridge Schema 接受实际请求，第二轮文本也被正确重建。
+- 真实 `deepseek/deepseek-v4-flash` 双轮检查中，第一轮在 `tool_choice: auto` 下返回 `localSearch`，arguments 通过 JSON Schema 校验并以 `finish_reason: tool_calls` 结束；第二轮消费模拟 vault 结果后返回 `Projects/独立决策记录.md` 并以 `stop` 结束。两次累计 usage 为输入 62,850、输出 394、合计 63,244 tokens。
 - 强制 `read_file` 的 Chat 两 turn 流只向客户端输出第二个无工具 turn 的 6 个文本 delta；终端实时显示工具状态、结果和最终文本，中间轮次没有污染客户端内容。
-- Chat 流式连接收到首块后断开会取消 CLI 并恢复空闲；流占用期间第二个生成请求返回 429 `busy`，取消后的普通 Chat 请求正常完成。
-- Obsidian Copilot/LangChain 风格的 `temperature: 0.1`、`max_tokens: 1000`、流式 usage 请求返回 HTTP 200 和正确 SSE；响应头列出两个未映射参数。可选 `top_p`、frequency/presence penalty、`max_completion_tokens` 和 `n: 1` 通过严格校验，`n: 2` 及未知 `tools` 仍返回 400。
-- 并发检查中第二个请求返回 HTTP 429 和 `code: busy`，没有启动第二个 CLI。
+- Chat 流式连接收到首块后断开会取消 CLI 并恢复空闲；取消后的普通 Chat 请求正常完成。
+- Obsidian Copilot/LangChain 风格的 `temperature: 0.1`、`max_tokens: 1000`、流式 usage 请求返回 HTTP 200 和正确 SSE；响应头列出两个未映射参数。可选 `top_p`、frequency/presence penalty、`max_completion_tokens` 和 `n: 1` 通过严格校验，`n: 2` 仍返回 400。
 - 超过 20 MiB 的请求体返回 HTTP 413，服务保持可用。
 - 客户端 1 秒超时断开后，当前子进程组被清理，`busy` 恢复为 false，没有发现残留 headless CLI。
 - 运行中按 Ctrl+C 后客户端收到 HTTP 499，服务保持运行；紧接着的真实请求返回 `中断后恢复成功`。
 - 原始交互模式的本机 TTY 探测确认 Ink TUI、ANSI、输入框和双 Ctrl+C 退出行为存在；该模式没有独立结构化最终结果通道。
 - OpenAI Node.js SDK 的 `responses.create()` 返回标准文本 Response；请求级 `reasoning.effort: "max"` 覆盖模型配置并实际传给 CLI。
-- Responses 运行中第二个生成请求返回 429 `busy`，第一个请求正常完成。
 - `store: true` 的 Response 可通过 GET 和 input items 查询；`previous_response_id` 成功重建历史并从 `链起点-42` 得到下一轮 `42`。
 - `json_schema` 合格输出通过 Ajv；不可满足的合法 Schema 顺序执行两次 CLI 后返回 `incomplete` 和 `structured_output_validation_failed`，usage 为两次实际用量之和。
 - OpenAI Node.js SDK 成功消费 Responses SSE；事件顺序、递增 sequence number、多个 text delta 和最终文本均正确。
@@ -326,15 +336,16 @@ command-code \
 - `store: false` 的流式 Response 随后查询返回 404；删除已保存 Response 返回 deleted，随后查询返回 404。
 - `input_image` 返回 400 `unsupported_parameter`，并包含准确的参数路径。
 - 真实 `max_turns: 1` 工具请求返回 200 `incomplete/max_turns`；1 秒总超时返回 200 `incomplete/timeout`；主动取消返回 499 `cancelled`。
-- 取消后紧接着的旧 Chat Completions 请求返回 `Chat恢复成功`，证明共享单并发状态和错误恢复正常。
+- 取消后紧接着的旧 Chat Completions 请求返回 `Chat恢复成功`，证明共享执行状态和错误恢复正常。
 
 ## 已知限制
 
 - 没有原始 Command Code TUI、颜色布局、动画和键盘交互。
 - headless 无法在服务终端进行批准、拒绝、选项选择或文字回答；`ask_user_question` 不能由等待中的 HTTP 客户端处理。
 - 终端事件渲染由本项目完成，格式接近日志，无法等同原始 TUI。
-- Chat Completions 会实时转发 Command Code 文本 delta；上游若在工具 turn 输出文本，已经发送的 SSE 内容无法撤回。Responses 的文本 delta 需要等到 `turn_end.hadToolCalls: false` 才发送，结构化输出还需要等待 Bridge 校验完成。
-- 只实现 Responses 文本子集，不实现图片、音频、文件、function calling、Computer Use、托管工具、原生 reasoning item、加密 reasoning 或隐藏思维过程。
+- 普通文本 Chat Completions 会实时转发 Command Code 文本 delta；外部 function calling 和 Responses 结构化输出需要等待 Bridge 校验完成。
+- Chat Completions 只实现 function tools，不实现图片、音频、文件输入、Computer Use 或托管工具。Responses 仍是文本子集，不实现 function calling、原生 reasoning item、加密 reasoning 或隐藏思维过程。
+- Chat function calling 是 Bridge 通过提示协议、JSON 解析、工具参数 Schema 校验和一次修复实现的兼容层；Command Code CLI 没有公开原生 function calling 输出接口，因此连续两次输出不合格时返回 HTTP 502 `invalid_tool_decision`。
 - Responses 的本地文件存储只供本 Bridge 使用，没有跨进程锁、队列或多实例一致性保证。项目本身仍严格单并发。
 - Responses Structured Outputs 是 Bridge 层约束，底层 Command Code 模型仍可能连续两次输出不合格 JSON；此时状态为 incomplete。
 - `usage` 使用 Command Code 最终结果提供的真实 input/output token；Responses 缺失时返回 `null`，Chat Completions 为兼容旧行为返回 0。

config.example.yaml

@@ -4,6 +4,7 @@ command_code_executable: command-code
 command_code_working_directory: .
 timeout_seconds: 1800
 max_request_bytes: 20971520
+max_queue_size: 8
 max_turns: 100
 stream_thinking: false
 response_store_directory: .command-code-openai-bridge/responses

config.yaml

@@ -4,6 +4,7 @@ command_code_executable: command-code
 command_code_working_directory: .
 timeout_seconds: 1800
 max_request_bytes: 20971520
+max_queue_size: 8
 max_turns: 100
 stream_thinking: true
 response_store_directory: .command-code-openai-bridge/responses

src/chat-stream.ts

@@ -2,7 +2,7 @@ import { randomUUID } from "node:crypto";
 import type { ServerResponse } from "node:http";
 import type { FastifyReply } from "fastify";
 import { FinalTurnAccumulator } from "./final-turn.js";
-import type { CommandUsage } from "./openai.js";
+import type { ChatCompletionToolCall, CommandUsage } from "./openai.js";
 
 export class ChatCompletionSseWriter {
   private readonly id = `chatcmpl-local-${randomUUID().replaceAll("-", "")}`;
@@ -78,6 +78,51 @@ export class ChatCompletionSseWriter {
     this.writeDone();
   }
 
+  finishToolCalls(
+    toolCalls: ChatCompletionToolCall[],
+    usage?: CommandUsage,
+    includeUsage = false,
+  ): void {
+    this.closeThinking();
+    for (const [index, toolCall] of toolCalls.entries()) {
+      this.write({
+        ...this.base(),
+        choices: [{
+          index: 0,
+          delta: {
+            tool_calls: [{
+              index,
+              id: toolCall.id,
+              type: toolCall.type,
+              function: toolCall.function,
+            }],
+          },
+          finish_reason: null,
+        }],
+      });
+    }
+    this.write({
+      ...this.base(),
+      choices: [{ index: 0, delta: {}, finish_reason: "tool_calls" }],
+    });
+
+    if (includeUsage) {
+      const promptTokens = usage?.inputTokens ?? 0;
+      const completionTokens = usage?.outputTokens ?? 0;
+      this.write({
+        ...this.base(),
+        choices: [],
+        usage: {
+          prompt_tokens: promptTokens,
+          completion_tokens: completionTokens,
+          total_tokens: promptTokens + completionTokens,
+        },
+      });
+    }
+
+    this.writeDone();
+  }
+
   error(error: object): void {
     this.closeThinking();
     this.write(error);

src/config.ts

@@ -15,6 +15,7 @@ const configSchema = z.object({
   command_code_working_directory: z.string().min(1).default("."),
   timeout_seconds: z.number().int().positive().default(1800),
   max_request_bytes: z.number().int().positive().default(20 * 1024 * 1024),
+  max_queue_size: z.number().int().min(0).max(1000).default(8),
   max_turns: z.number().int().positive().default(100),
   stream_thinking: z.boolean().default(false),
   response_store_directory: z.string().min(1).default(".command-code-openai-bridge/responses"),

src/openai.ts

@@ -6,11 +6,80 @@ const textPartSchema = z.object({
   text: z.string(),
 }).strict();
 
-const messageSchema = z.object({
-  role: z.enum(["system", "user", "assistant"]),
-  content: z.union([z.string(), z.array(textPartSchema)]),
+const messageContentSchema = z.union([z.string(), z.array(textPartSchema)]);
+const messageNameSchema = z.string().min(1).max(64);
+const functionNameSchema = z.string().min(1).max(64).regex(/^[A-Za-z0-9_-]+$/);
+
+const assistantToolCallSchema = z.object({
+  id: z.string().min(1).max(128),
+  type: z.literal("function"),
+  function: z.object({
+    name: functionNameSchema,
+    arguments: z.string(),
+  }).strict(),
 }).strict();
 
+const systemMessageSchema = z.object({
+  role: z.literal("system"),
+  content: messageContentSchema,
+  name: messageNameSchema.optional(),
+}).strict();
+
+const developerMessageSchema = z.object({
+  role: z.literal("developer"),
+  content: messageContentSchema,
+  name: messageNameSchema.optional(),
+}).strict();
+
+const userMessageSchema = z.object({
+  role: z.literal("user"),
+  content: messageContentSchema,
+  name: messageNameSchema.optional(),
+}).strict();
+
+const assistantMessageSchema = z.object({
+  role: z.literal("assistant"),
+  content: messageContentSchema.nullable(),
+  name: messageNameSchema.optional(),
+  tool_calls: z.array(assistantToolCallSchema).min(1).optional(),
+}).strict();
+
+const toolMessageSchema = z.object({
+  role: z.literal("tool"),
+  content: messageContentSchema,
+  tool_call_id: z.string().min(1).max(128),
+  name: functionNameSchema.optional(),
+}).strict();
+
+const messageSchema = z.discriminatedUnion("role", [
+  systemMessageSchema,
+  developerMessageSchema,
+  userMessageSchema,
+  assistantMessageSchema,
+  toolMessageSchema,
+]);
+
+const functionToolSchema = z.object({
+  type: z.literal("function"),
+  function: z.object({
+    name: functionNameSchema,
+    description: z.string().optional(),
+    parameters: z.record(z.unknown()).optional().default({
+      type: "object",
+      properties: {},
+    }),
+    strict: z.boolean().optional(),
+  }).strict(),
+}).strict();
+
+const toolChoiceSchema = z.union([
+  z.enum(["none", "auto", "required"]),
+  z.object({
+    type: z.literal("function"),
+    function: z.object({ name: functionNameSchema }).strict(),
+  }).strict(),
+]);
+
 export const chatCompletionRequestSchema = z.object({
   model: z.string().min(1),
   messages: z.array(messageSchema).min(1),
@@ -25,7 +94,41 @@ export const chatCompletionRequestSchema = z.object({
   frequency_penalty: z.number().min(-2).max(2).nullable().optional(),
   presence_penalty: z.number().min(-2).max(2).nullable().optional(),
   n: z.literal(1).nullable().optional(),
-}).strict();
+  tools: z.array(functionToolSchema).min(1).max(128).optional(),
+  tool_choice: toolChoiceSchema.optional(),
+  parallel_tool_calls: z.boolean().optional(),
+}).strict().superRefine((request, context) => {
+  const toolNames = new Set<string>();
+  for (const [index, tool] of (request.tools ?? []).entries()) {
+    if (toolNames.has(tool.function.name)) {
+      context.addIssue({
+        code: z.ZodIssueCode.custom,
+        path: ["tools", index, "function", "name"],
+        message: `Duplicate tool name '${tool.function.name}'`,
+      });
+    }
+    toolNames.add(tool.function.name);
+  }
+
+  if (request.tool_choice !== undefined && request.tools === undefined) {
+    context.addIssue({
+      code: z.ZodIssueCode.custom,
+      path: ["tool_choice"],
+      message: "tool_choice requires tools",
+    });
+  }
+
+  if (typeof request.tool_choice === "object") {
+    const name = request.tool_choice.function.name;
+    if (!toolNames.has(name)) {
+      context.addIssue({
+        code: z.ZodIssueCode.custom,
+        path: ["tool_choice", "function", "name"],
+        message: `Unknown forced tool '${name}'`,
+      });
+    }
+  }
+});
 
 export type ChatCompletionRequest = z.infer<typeof chatCompletionRequestSchema>;
 
@@ -34,6 +137,15 @@ export interface CommandUsage {
   outputTokens?: number;
 }
 
+export interface ChatCompletionToolCall {
+  id: string;
+  type: "function";
+  function: {
+    name: string;
+    arguments: string;
+  };
+}
+
 const ignoredCompatibilityParameters = [
   "temperature",
   "max_tokens",
@@ -48,15 +160,46 @@ export function ignoredChatCompatibilityParameters(request: ChatCompletionReques
 }
 
 export function normalizeMessages(request: ChatCompletionRequest) {
-  return request.messages.map((message) => ({
-    role: message.role,
-    content: typeof message.content === "string"
+  return request.messages.map((message) => {
+    const content = message.content === null
+      ? null
+      : typeof message.content === "string"
         ? message.content
-      : message.content.map((part) => part.text).join(""),
-  }));
+        : message.content.map((part) => part.text).join("");
+
+    if (message.role === "assistant") {
+      return {
+        role: message.role,
+        content,
+        ...(message.name ? { name: message.name } : {}),
+        ...(message.tool_calls ? { tool_calls: message.tool_calls } : {}),
+      };
+    }
+    if (message.role === "tool") {
+      return {
+        role: message.role,
+        content,
+        tool_call_id: message.tool_call_id,
+        ...(message.name ? { name: message.name } : {}),
+      };
+    }
+    return {
+      role: message.role,
+      content,
+      ...(message.name ? { name: message.name } : {}),
+    };
+  });
+}
+
+export function usesToolCalling(request: ChatCompletionRequest): boolean {
+  return request.tools !== undefined || request.messages.some((message) => (
+    message.role === "tool" || (message.role === "assistant" && message.tool_calls !== undefined)
+  ));
 }
 
 export function buildCommandPrompt(request: ChatCompletionRequest): string {
+  if (usesToolCalling(request)) return buildToolCommandPrompt(request);
+
   const envelope = {
     protocol: "openai-chat-completions-history-v1",
     messages: normalizeMessages(request),
@@ -74,6 +217,49 @@ export function buildCommandPrompt(request: ChatCompletionRequest): string {
   ].join("\n\n");
 }
 
+function buildToolCommandPrompt(request: ChatCompletionRequest): string {
+  const effectiveToolChoice = request.tool_choice ?? (request.tools ? "auto" : "none");
+  const envelope = {
+    protocol: "openai-chat-completions-tools-v1",
+    messages: normalizeMessages(request),
+    tools: request.tools ?? [],
+    tool_choice: effectiveToolChoice,
+    parallel_tool_calls: request.parallel_tool_calls ?? true,
+  };
+
+  return [
+    "下面 JSON 对象是外部客户端提交的一次 OpenAI Chat Completions 工具调用任务。",
+    "你只负责决定当前这一轮应该调用外部工具还是返回最终回答。外部工具由客户端执行，你不能模拟工具结果。",
+    "不要使用 Command Code 自身的文件、终端、搜索、网络或其他工具替代外部 tools；只依据 messages、tools 和工具结果作出决定。",
+    "严格执行 messages 中的 system、developer 和 user 指令，并结合 assistant.tool_calls 与 tool 消息理解完整历史。",
+    "只返回以下两个 JSON 对象之一，禁止 Markdown 代码围栏、前后说明和额外字段：",
+    "最终回答：{\"type\":\"final\",\"content\":\"面向用户的完整回答\"}",
+    "调用工具：{\"type\":\"tool_calls\",\"calls\":[{\"name\":\"工具名称\",\"arguments\":{}}]}",
+    "调用工具时，name 必须与 tools 中的名称完全一致，arguments 必须是符合该工具 parameters JSON Schema 的对象。",
+    "tool_choice 为 none 时必须返回 final；为 required 或指定函数时必须返回 tool_calls。parallel_tool_calls 为 false 时 calls 只能有一项。",
+    "需要工具提供信息或执行动作时返回 tool_calls 并立即结束；已有足够信息时返回 final。不要在工具调用轮次生成面向用户的正文。",
+    "JSON 数据开始：",
+    JSON.stringify(envelope),
+  ].join("\n\n");
+}
+
+export function buildToolDecisionRepairPrompt(
+  originalPrompt: string,
+  invalidOutput: string,
+  errors: string[],
+): string {
+  return [
+    "上一次输出不符合外部工具调用传输协议。保持原来的决策意图，只修复 JSON 结构、工具名称或参数。",
+    "只返回原任务要求的 final 或 tool_calls JSON 对象，禁止 Markdown 代码围栏、前后说明和额外字段。",
+    "校验错误：",
+    errors.join("\n"),
+    "上一次输出：",
+    invalidOutput,
+    "原始任务：",
+    originalPrompt,
+  ].join("\n\n");
+}
+
 export function completionResponse(model: string, content: string, usage?: CommandUsage) {
   const promptTokens = usage?.inputTokens ?? 0;
   const completionTokens = usage?.outputTokens ?? 0;
@@ -96,6 +282,32 @@ export function completionResponse(model: string, content: string, usage?: Comma
   };
 }
 
+export function toolCallsCompletionResponse(
+  model: string,
+  toolCalls: ChatCompletionToolCall[],
+  usage?: CommandUsage,
+) {
+  const promptTokens = usage?.inputTokens ?? 0;
+  const completionTokens = usage?.outputTokens ?? 0;
+
+  return {
+    id: `chatcmpl-local-${randomUUID().replaceAll("-", "")}`,
+    object: "chat.completion",
+    created: Math.floor(Date.now() / 1000),
+    model,
+    choices: [{
+      index: 0,
+      message: { role: "assistant", content: null, tool_calls: toolCalls },
+      finish_reason: "tool_calls",
+    }],
+    usage: {
+      prompt_tokens: promptTokens,
+      completion_tokens: completionTokens,
+      total_tokens: promptTokens + completionTokens,
+    },
+  };
+}
+
 export function openAIError(
   message: string,
   code: string,

src/request-coordinator.ts

@@ -1,18 +1,73 @@
+export interface RequestLease {
+  controller: AbortController;
+  ready: Promise<boolean>;
+}
+
+interface QueuedRequest {
+  controller: AbortController;
+  resolve: (ready: boolean) => void;
+}
+
 export class RequestCoordinator {
   private activeController: AbortController | undefined;
+  private readonly queue: QueuedRequest[] = [];
+
+  constructor(private readonly maxQueueSize: number) {}
 
   get busy(): boolean {
     return this.activeController !== undefined;
   }
 
-  begin(): AbortController | undefined {
-    if (this.activeController) return undefined;
-    this.activeController = new AbortController();
-    return this.activeController;
+  get queueLength(): number {
+    return this.queue.length;
+  }
+
+  begin(): RequestLease | undefined {
+    const controller = new AbortController();
+    if (!this.activeController) {
+      this.activeController = controller;
+      return { controller, ready: Promise.resolve(true) };
+    }
+    if (this.queue.length >= this.maxQueueSize) return undefined;
+
+    let resolveReady: (ready: boolean) => void = () => undefined;
+    const ready = new Promise<boolean>((resolve) => {
+      resolveReady = resolve;
+    });
+    this.queue.push({ controller, resolve: resolveReady });
+    return { controller, ready };
+  }
+
+  cancel(controller: AbortController, reason = "request cancelled"): boolean {
+    if (this.activeController === controller) {
+      controller.abort(reason);
+      return true;
+    }
+
+    const index = this.queue.findIndex((entry) => entry.controller === controller);
+    if (index === -1) return false;
+    const [entry] = this.queue.splice(index, 1);
+    if (!entry) return false;
+    entry.controller.abort(reason);
+    entry.resolve(false);
+    return true;
   }
 
   finish(controller: AbortController): void {
-    if (this.activeController === controller) this.activeController = undefined;
+    if (this.activeController !== controller) return;
+    this.activeController = undefined;
+
+    while (this.queue.length > 0) {
+      const next = this.queue.shift();
+      if (!next) return;
+      if (next.controller.signal.aborted) {
+        next.resolve(false);
+        continue;
+      }
+      this.activeController = next.controller;
+      next.resolve(true);
+      return;
+    }
   }
 
   abortActive(reason = "bridge interrupted"): boolean {

src/responses.ts

@@ -459,7 +459,6 @@ export async function registerResponseRoutes(
   });
 
   app.post("/v1/responses", async (request, reply) => {
-    if (coordinator.busy) return sendBusy(reply);
     if (!installation.installed) {
       return reply.status(503).send(openAIError(
         "Command Code CLI is not installed",
@@ -494,12 +493,14 @@ export async function registerResponseRoutes(
       ));
     }
 
-    const abortController = coordinator.begin();
-    if (!abortController) return sendBusy(reply);
+    const lease = coordinator.begin();
+    if (!lease) return sendBusy(reply);
+    const { controller: abortController } = lease;
 
     let responseCompleted = false;
+    let acquired = false;
     const cancelOnDisconnect = () => {
-      if (!responseCompleted) abortController.abort("client disconnected");
+      if (!responseCompleted) coordinator.cancel(abortController, "client disconnected");
     };
     request.raw.once("aborted", cancelOnDisconnect);
     reply.raw.once("close", cancelOnDisconnect);
@@ -520,17 +521,23 @@ export async function registerResponseRoutes(
 
     let writer: ResponsesSseWriter | undefined;
     try {
+      if (parsed.stream) {
+        writer = startSse(reply, messageId);
+        writer.begin(initialResponse);
+      }
+      if (request.raw.aborted || reply.raw.destroyed) cancelOnDisconnect();
+      acquired = await lease.ready;
+      if (!acquired) {
+        responseCompleted = true;
+        return reply;
+      }
+
       const chain = parsed.previous_response_id
         ? await store.loadChain(parsed.previous_response_id)
         : [];
       const prompt = buildResponsesPrompt(parsed, chain, inputItems);
       const deadline = Date.now() + config.timeout_seconds * 1000;
 
-      if (parsed.stream) {
-        writer = startSse(reply, messageId);
-        writer.begin(initialResponse);
-      }
-
       const execution = await executeResponse({
         config,
         cliModel: model.cli_model,
@@ -609,6 +616,7 @@ export async function registerResponseRoutes(
     } finally {
       request.raw.off("aborted", cancelOnDisconnect);
       reply.raw.off("close", cancelOnDisconnect);
+      if (!acquired) coordinator.cancel(abortController, "request ended before execution");
       coordinator.finish(abortController);
     }
   });
@@ -1082,8 +1090,8 @@ function sendRouteError(reply: FastifyReply, error: unknown) {
 
 function sendBusy(reply: FastifyReply) {
   return reply.status(429).send(openAIError(
-    "Another Command Code request is already running",
-    "busy",
+    "Command Code request queue is full",
+    "queue_full",
     "server_error",
   ));
 }

src/server.ts

@@ -6,17 +6,29 @@ import {
   CommandCodeError,
   inspectInstallation,
   runCommandCode,
+  type CommandResult,
   type InstallationStatus,
 } from "./command-code.js";
 import {
   buildCommandPrompt,
+  buildToolDecisionRepairPrompt,
   chatCompletionRequestSchema,
   completionResponse,
   ignoredChatCompatibilityParameters,
   openAIError,
+  toolCallsCompletionResponse,
+  usesToolCalling,
+  type ChatCompletionRequest,
+  type CommandUsage,
 } from "./openai.js";
 import { RequestCoordinator } from "./request-coordinator.js";
 import { registerResponseRoutes } from "./responses.js";
+import {
+  parseToolDecision,
+  ToolDecisionError,
+  validateToolSchemas,
+  type ToolDecision,
+} from "./tool-calling.js";
 
 export interface BridgeServer {
   app: FastifyInstance;
@@ -31,7 +43,7 @@ export async function createServer(config: BridgeConfig): Promise<BridgeServer>
     bodyLimit: config.max_request_bytes,
     requestTimeout: 0,
   });
-  const coordinator = new RequestCoordinator();
+  const coordinator = new RequestCoordinator(config.max_queue_size);
 
   app.addHook("onRequest", async (request, reply) => {
     const requestedHeaders = request.headers["access-control-request-headers"];
@@ -78,6 +90,8 @@ export async function createServer(config: BridgeConfig): Promise<BridgeServer>
     status: installation.installed && installation.authenticated ? "ok" : "degraded",
     command_code: installation,
     busy: coordinator.busy,
+    queue_length: coordinator.queueLength,
+    queue_capacity: config.max_queue_size,
   }));
 
   app.get("/v1/models", async () => ({
@@ -91,14 +105,6 @@ export async function createServer(config: BridgeConfig): Promise<BridgeServer>
   }));
 
   app.post("/v1/chat/completions", async (request, reply) => {
-    if (coordinator.busy) {
-      return reply.status(429).send(openAIError(
-        "Another Command Code request is already running",
-        "busy",
-        "server_error",
-      ));
-    }
-
     if (!installation.installed) {
       return reply.status(503).send(openAIError(
         "Command Code CLI is not installed",
@@ -146,6 +152,16 @@ export async function createServer(config: BridgeConfig): Promise<BridgeServer>
       ));
     }
 
+    const toolSchemaErrors = validateToolSchemas(parsed);
+    if (toolSchemaErrors.length > 0) {
+      return reply.status(400).send(openAIError(
+        toolSchemaErrors.join("; "),
+        "invalid_tool_schema",
+        "invalid_request_error",
+        "tools",
+      ));
+    }
+
     const ignoredParameters = ignoredChatCompatibilityParameters(parsed);
     if (ignoredParameters.length > 0) {
       const parameterList = ignoredParameters.join(",");
@@ -155,18 +171,20 @@ export async function createServer(config: BridgeConfig): Promise<BridgeServer>
       );
     }
 
-    const abortController = coordinator.begin();
-    if (!abortController) {
+    const lease = coordinator.begin();
+    if (!lease) {
       return reply.status(429).send(openAIError(
-        "Another Command Code request is already running",
-        "busy",
+        "Command Code request queue is full",
+        "queue_full",
         "server_error",
       ));
     }
+    const { controller: abortController } = lease;
     let responseCompleted = false;
+    let acquired = false;
 
     const cancelOnDisconnect = () => {
-      if (!responseCompleted) abortController.abort("client disconnected");
+      if (!responseCompleted) coordinator.cancel(abortController, "client disconnected");
     };
     request.raw.once("aborted", cancelOnDisconnect);
     reply.raw.once("close", cancelOnDisconnect);
@@ -174,24 +192,52 @@ export async function createServer(config: BridgeConfig): Promise<BridgeServer>
     let writer: ChatCompletionSseWriter | undefined;
     try {
       if (parsed.stream) writer = startChatCompletionSse(reply, parsed.model, config.stream_thinking);
-      const result = await runCommandCode(
-        config,
-        model.cli_model,
-        model.effort,
-        buildCommandPrompt(parsed),
-        abortController.signal,
-        writer ? { onEvent: (event) => writer?.commandEvent(event) } : {},
-      );
+      if (request.raw.aborted || reply.raw.destroyed) cancelOnDisconnect();
+      acquired = await lease.ready;
+      if (!acquired) {
         responseCompleted = true;
+        return reply;
+      }
+      const toolMode = usesToolCalling(parsed);
+      const execution = await executeChatTurn({
+        config,
+        cliModel: model.cli_model,
+        effort: model.effort,
+        request: parsed,
+        signal: abortController.signal,
+        deadline: Date.now() + config.timeout_seconds * 1000,
+        toolMode,
+        ...(writer ? { writer } : {}),
+      });
+      const { result, decision } = execution;
+      responseCompleted = true;
+
+      if (decision?.type === "tool_calls") {
         if (writer) {
-        writer.finish(
-          result.finalText,
+          writer.finishToolCalls(
+            decision.toolCalls,
             result.usage,
             parsed.stream_options?.include_usage,
           );
           return reply;
         }
-      return reply.send(completionResponse(parsed.model, result.finalText, result.usage));
+        return reply.send(toolCallsCompletionResponse(
+          parsed.model,
+          decision.toolCalls,
+          result.usage,
+        ));
+      }
+
+      const finalText = decision?.type === "final" ? decision.content : result.finalText;
+      if (writer) {
+        writer.finish(
+          finalText,
+          result.usage,
+          parsed.stream_options?.include_usage,
+        );
+        return reply;
+      }
+      return reply.send(completionResponse(parsed.model, finalText, result.usage));
     } catch (error) {
       responseCompleted = true;
       if (abortController.signal.aborted) {
@@ -213,6 +259,23 @@ export async function createServer(config: BridgeConfig): Promise<BridgeServer>
         return;
       }
 
+      if (error instanceof ToolDecisionError) {
+        process.stderr.write(`\n工具调用决策连续两次校验失败：${error.errors.join("; ")}\n`);
+        if (writer) {
+          writer.error(openAIError(
+            "Command Code returned an invalid tool decision",
+            "invalid_tool_decision",
+            "server_error",
+          ));
+          return reply;
+        }
+        return reply.status(502).send(openAIError(
+          "Command Code returned an invalid tool decision",
+          "invalid_tool_decision",
+          "server_error",
+        ));
+      }
+
       const code = error instanceof CommandCodeError ? error.exitCode : undefined;
       const status = code === 5 ? 429 : code === 10 ? 402 : 502;
       const errorCode = code === 5
@@ -236,6 +299,7 @@ export async function createServer(config: BridgeConfig): Promise<BridgeServer>
     } finally {
       request.raw.off("aborted", cancelOnDisconnect);
       reply.raw.off("close", cancelOnDisconnect);
+      if (!acquired) coordinator.cancel(abortController, "request ended before execution");
       coordinator.finish(abortController);
     }
   });
@@ -248,3 +312,77 @@ export async function createServer(config: BridgeConfig): Promise<BridgeServer>
     abortActive: () => coordinator.abortActive(),
   };
 }
+
+interface ChatExecution {
+  result: CommandResult;
+  decision?: ToolDecision;
+}
+
+async function executeChatTurn(options: {
+  config: BridgeConfig;
+  cliModel: string;
+  effort: string;
+  request: ChatCompletionRequest;
+  signal: AbortSignal;
+  deadline: number;
+  toolMode: boolean;
+  writer?: ChatCompletionSseWriter;
+}): Promise<ChatExecution> {
+  const originalPrompt = buildCommandPrompt(options.request);
+  const first = await runCommandCode(
+    options.config,
+    options.cliModel,
+    options.effort,
+    originalPrompt,
+    options.signal,
+    {
+      timeoutMs: options.deadline - Date.now(),
+      ...(!options.toolMode && options.writer
+        ? { onEvent: (event: Record<string, unknown>) => options.writer?.commandEvent(event) }
+        : {}),
+    },
+  );
+  if (!options.toolMode) return { result: first };
+
+  try {
+    return {
+      result: first,
+      decision: parseToolDecision(first.finalText, options.request),
+    };
+  } catch (error) {
+    if (!(error instanceof ToolDecisionError)) throw error;
+    process.stderr.write(`\n工具调用决策校验失败，正在修复：${error.errors.join("; ")}\n`);
+
+    const repairPrompt = buildToolDecisionRepairPrompt(
+      originalPrompt,
+      first.finalText,
+      error.errors,
+    );
+    const second = await runCommandCode(
+      options.config,
+      options.cliModel,
+      options.effort,
+      repairPrompt,
+      options.signal,
+      { timeoutMs: options.deadline - Date.now() },
+    );
+    const usage = addUsage(first.usage, second.usage);
+    const result: CommandResult = {
+      finalText: second.finalText,
+      durationMs: first.durationMs + second.durationMs,
+      ...(usage ? { usage } : {}),
+    };
+    return {
+      result,
+      decision: parseToolDecision(second.finalText, options.request),
+    };
+  }
+}
+
+function addUsage(left?: CommandUsage, right?: CommandUsage): CommandUsage | undefined {
+  if (!left && !right) return undefined;
+  return {
+    inputTokens: (left?.inputTokens ?? 0) + (right?.inputTokens ?? 0),
+    outputTokens: (left?.outputTokens ?? 0) + (right?.outputTokens ?? 0),
+  };
+}

src/tool-calling.ts

@@ -0,0 +1,198 @@
+import { randomUUID } from "node:crypto";
+import { Ajv, type ErrorObject, type ValidateFunction } from "ajv";
+import type {
+  ChatCompletionRequest,
+  ChatCompletionToolCall,
+} from "./openai.js";
+
+export type ToolDecision =
+  | { type: "final"; content: string }
+  | { type: "tool_calls"; toolCalls: ChatCompletionToolCall[] };
+
+export class ToolDecisionError extends Error {
+  constructor(readonly errors: string[]) {
+    super(errors.join("; "));
+    this.name = "ToolDecisionError";
+  }
+}
+
+export function validateToolSchemas(request: ChatCompletionRequest): string[] {
+  const errors: string[] = [];
+  for (const [index, tool] of (request.tools ?? []).entries()) {
+    try {
+      createValidator(tool.function.parameters);
+    } catch (error) {
+      errors.push(`tools.${index}.function.parameters: ${formatUnknownError(error)}`);
+    }
+  }
+  return errors;
+}
+
+export function parseToolDecision(
+  output: string,
+  request: ChatCompletionRequest,
+): ToolDecision {
+  const value = parseJsonValue(output);
+  if (!isRecord(value)) {
+    throw new ToolDecisionError(["Output must be a JSON object"]);
+  }
+
+  if (value.type === "final") return parseFinalDecision(value, request);
+  if (value.type === "tool_calls") return parseCallsDecision(value, request);
+  throw new ToolDecisionError(["type must be 'final' or 'tool_calls'"]);
+}
+
+function parseFinalDecision(
+  value: Record<string, unknown>,
+  request: ChatCompletionRequest,
+): ToolDecision {
+  const errors: string[] = [];
+  const extraKeys = Object.keys(value).filter((key) => key !== "type" && key !== "content");
+  if (extraKeys.length > 0) errors.push(`Unexpected final fields: ${extraKeys.join(", ")}`);
+  if (typeof value.content !== "string") errors.push("final.content must be a string");
+
+  const toolChoice = effectiveToolChoice(request);
+  if (toolChoice === "required" || typeof toolChoice === "object") {
+    errors.push("tool_choice requires a tool call");
+  }
+  if (errors.length > 0) throw new ToolDecisionError(errors);
+  return { type: "final", content: value.content as string };
+}
+
+function parseCallsDecision(
+  value: Record<string, unknown>,
+  request: ChatCompletionRequest,
+): ToolDecision {
+  const errors: string[] = [];
+  const extraKeys = Object.keys(value).filter((key) => key !== "type" && key !== "calls");
+  if (extraKeys.length > 0) errors.push(`Unexpected tool_calls fields: ${extraKeys.join(", ")}`);
+  if (!Array.isArray(value.calls) || value.calls.length === 0) {
+    errors.push("tool_calls.calls must be a non-empty array");
+    throw new ToolDecisionError(errors);
+  }
+
+  const toolChoice = effectiveToolChoice(request);
+  if (toolChoice === "none") errors.push("tool_choice is none");
+  if (request.parallel_tool_calls === false && value.calls.length > 1) {
+    errors.push("parallel_tool_calls is false, so calls may contain only one item");
+  }
+
+  const tools = new Map((request.tools ?? []).map((tool) => [tool.function.name, tool]));
+  const toolCalls: ChatCompletionToolCall[] = [];
+  for (const [index, rawCall] of value.calls.entries()) {
+    if (!isRecord(rawCall)) {
+      errors.push(`calls.${index} must be an object`);
+      continue;
+    }
+    const callExtraKeys = Object.keys(rawCall).filter((key) => key !== "name" && key !== "arguments");
+    if (callExtraKeys.length > 0) {
+      errors.push(`calls.${index} has unexpected fields: ${callExtraKeys.join(", ")}`);
+    }
+    if (typeof rawCall.name !== "string") {
+      errors.push(`calls.${index}.name must be a string`);
+      continue;
+    }
+
+    const tool = tools.get(rawCall.name);
+    if (!tool) {
+      errors.push(`calls.${index}.name references unknown tool '${rawCall.name}'`);
+      continue;
+    }
+    if (typeof toolChoice === "object" && rawCall.name !== toolChoice.function.name) {
+      errors.push(`calls.${index}.name must be forced tool '${toolChoice.function.name}'`);
+    }
+
+    const args = normalizeArguments(rawCall.arguments, index, errors);
+    if (args === undefined) continue;
+
+    let validator: ValidateFunction;
+    try {
+      validator = createValidator(tool.function.parameters);
+    } catch (error) {
+      errors.push(`Invalid schema for tool '${rawCall.name}': ${formatUnknownError(error)}`);
+      continue;
+    }
+    if (!validator(args)) {
+      errors.push(...formatAjvErrors(rawCall.name, validator.errors));
+      continue;
+    }
+
+    toolCalls.push({
+      id: `call_${randomUUID().replaceAll("-", "")}`,
+      type: "function",
+      function: {
+        name: rawCall.name,
+        arguments: JSON.stringify(args),
+      },
+    });
+  }
+
+  if (errors.length > 0) throw new ToolDecisionError(errors);
+  return { type: "tool_calls", toolCalls };
+}
+
+function parseJsonValue(output: string): unknown {
+  const trimmed = output.trim();
+  const candidates = [trimmed];
+  const fenced = /^```(?:json)?\s*([\s\S]*?)\s*```$/i.exec(trimmed);
+  if (fenced?.[1]) candidates.push(fenced[1]);
+  const firstBrace = trimmed.indexOf("{");
+  const lastBrace = trimmed.lastIndexOf("}");
+  if (firstBrace >= 0 && lastBrace > firstBrace) {
+    candidates.push(trimmed.slice(firstBrace, lastBrace + 1));
+  }
+
+  let lastError: unknown;
+  for (const candidate of [...new Set(candidates)]) {
+    try {
+      return JSON.parse(candidate);
+    } catch (error) {
+      lastError = error;
+    }
+  }
+  throw new ToolDecisionError([`Invalid JSON: ${formatUnknownError(lastError)}`]);
+}
+
+function normalizeArguments(
+  value: unknown,
+  index: number,
+  errors: string[],
+): Record<string, unknown> | undefined {
+  let parsed = value;
+  if (typeof value === "string") {
+    try {
+      parsed = JSON.parse(value);
+    } catch (error) {
+      errors.push(`calls.${index}.arguments is invalid JSON: ${formatUnknownError(error)}`);
+      return undefined;
+    }
+  }
+  if (!isRecord(parsed)) {
+    errors.push(`calls.${index}.arguments must be an object`);
+    return undefined;
+  }
+  return parsed;
+}
+
+function createValidator(schema: Record<string, unknown>): ValidateFunction {
+  return new Ajv({ allErrors: true, strict: false }).compile(schema);
+}
+
+function effectiveToolChoice(request: ChatCompletionRequest) {
+  return request.tool_choice ?? (request.tools ? "auto" as const : "none" as const);
+}
+
+function formatAjvErrors(toolName: string, errors: ErrorObject[] | null | undefined): string[] {
+  if (!errors || errors.length === 0) return [`Arguments for '${toolName}' do not match its schema`];
+  return errors.map((error) => (
+    `Arguments for '${toolName}'${error.instancePath || "/"}: ${error.message ?? error.keyword}`
+  ));
+}
+
+function isRecord(value: unknown): value is Record<string, unknown> {
+  return typeof value === "object" && value !== null && !Array.isArray(value);
+}
+
+function formatUnknownError(error: unknown): string {
+  return error instanceof Error ? error.message : String(error);
+}