tool実行周辺処理のイメージは下図の通りです。
指定されたfunctionを全て実行し、結果をmessages変数に追加します。
今回定義された関数はsearchWebのみですが、複数の関数が定義されている場合は条件の箇所が関数の数だけ存在することになります。

作成 toolCalls

AOAIの回答からtool_callsの内容を取り出します。

Apply to each Toolループ

tool_calls配列をループ処理します。

作成 toolName

ループ値から関数名を取り出します。

作成 toolsId

ループ値から関数呼び出しのidを取り出します。
idはGPTが付与するもので、messagesに関数実行結果を追加する時にこの情報を付与します。

条件 searchWeb

関数名が「searchWeb」であるかを確認します。いいえの場合は何もしません。
はいの場合は後続処理を行います。

HTTP bingSearch

ループ値から検索ワードを取り出しbingSearchで検索を実行します。

配列変数に追加 messages

　tool_call_id ：outputs('作成_toolsId')
　name ：outputs('作成_toolName')
　content ：body('HTTP_bingSearch')?['webPages']?['value']

今回のまとめ

今回はtool実行周りのフローについてまとめました。
関数実行結果はmessagesに追加され、メインループで再度AOAIに問い合わせを行います。
関数結果の情報を得たAOAIのGPTは次の関数を指定する事もあればユーザーへの回答を返す事もあります。
今回は関数がsearchWebのみなので不要に見える実装もありますが、toolsの関数構成が複雑化してもある程度柔軟に対応可能な構成にしています。
次回は回答処理についてまとめます。