Llamada a herramientas
La capacidad de un LLM para generar de forma fiable datos estructurados con el fin de ejecutar funciones externas.
Definición
La llamada a herramientas (también conocida como invocación de funciones) es la capacidad de un modelo de lenguaje grande de reconocer cuándo una solicitud de usuario requiere una acción externa y de producir una salida estructurada, típicamente JSON, que especifica qué función invocar y con qué argumentos. El modelo en sí no ejecuta la función; en su lugar, la capa de la aplicación recibe la llamada estructurada, ejecuta la función y, opcionalmente, retroalimenta el resultado al modelo para un razonamiento posterior.
Las características clave de la llamada a herramientas incluyen:
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Generación de Salida Estructurada: El modelo devuelve datos bien formados y conformes al esquema, en lugar de texto de forma libre, lo que permite un consumo programático fiable por parte del código de la aplicación.
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Definiciones Basadas en Esquemas: Los desarrolladores definen las herramientas disponibles con nombres, descripciones y esquemas de parámetros. El modelo utiliza estas definiciones para decidir cuándo y cómo invocar cada herramienta.
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Orquestación Multiherramienta: Los modelos modernos pueden seleccionar entre decenas de herramientas en una sola conversación y encadenar múltiples llamadas a herramientas de forma secuencial o en paralelo para completar tareas complejas.
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Base para Agentes: La llamada a herramientas es la primitiva que permite el comportamiento agéntico. Sin una invocación de funciones fiable, los agentes no pueden interactuar con sistemas externos, bases de datos o APIs.
La llamada a herramientas es compatible con todos los principales proveedores de modelos, incluyendo OpenAI, Anthropic, Google, y modelos de código abierto a través de interfaces estandarizadas.