Tool Calling

Resumen

Un LLM sin herramientas solo puede generar texto. Con tool calling, el modelo puede decidir "necesito buscar el clima actual" y llamar a una API meteorológica, recibir el resultado, e incorporarlo en su respuesta. El modelo no ejecuta la herramienta: sugiere qué función llamar y con qué parámetros. El sistema ejecuta la llamada y devuelve el resultado al modelo.

OpenAI popularizó function calling en 2023. Hoy es estándar: Claude, Gemini y modelos open-source como LLaMA soportan tool calling. Es la base de los agentes IA que interactúan con el mundo: enviar emails, crear tickets, consultar bases de datos.

Alcance y supuestos

Cubre tool calling, formato de definición de tools y el ciclo request-tool-response. Asume familiaridad con APIs y LLMs.

Modelo mental

Un asistente ejecutivo que no sabe todo pero tiene una lista de contactos. Cuando le preguntás "¿a qué hora cierra el banco?", no adivina: llama al banco, pregunta, y te responde con datos reales.

Uso práctico

• ✅ Consultar APIs, bases de datos, ejecutar código, enviar mensajes.
• ❌ Herramientas con efectos irreversibles sin confirmación humana.

Ejemplo trabajado: definición de tool en OpenAI

{
  "name": "get_weather",
  "description": "Obtiene el clima actual",
  "parameters": {
    "city": { "type": "string" }
  }
}

Evidencia

• OpenAI, Anthropic, Google y LangChain soportan tool calling como estándar.