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Usar IA

Llamada de Funciones

Tool Calling, Tool Use API
Una forma estructurada para que los modelos de IA soliciten la ejecución de funciones externas durante una conversación. Tú defines funciones con nombres, descripciones y esquemas de parámetros. Cuando el modelo determina que una función ayudaría a responder una consulta, produce una llamada de función estructurada (con argumentos) en lugar de texto. Tu código ejecuta la función y devuelve el resultado para que el modelo lo incorpore.

Por qué importa

La llamada de funciones es lo que convierte a un chatbot en un agente. Sin ella, un modelo solo puede generar texto. Con ella, un modelo puede buscar en bases de datos, llamar APIs, ejecutar cálculos, reservar citas, enviar correos — cualquier cosa que puedas exponer como una función. Es el mecanismo detrás de cada asistente de IA que realmente hace cosas en lugar de solo hablar de ellas.

En profundidad

El flujo de la API: (1) envías tu prompt más las definiciones de funciones (esquemas JSON que describen el nombre, descripción y parámetros de cada función), (2) el modelo decide si llamar a una función y cuál, (3) produce una llamada de función estructurada con argumentos específicos, (4) tu código ejecuta la función y devuelve el resultado, (5) el modelo incorpora el resultado en su respuesta. Algunos modelos pueden llamar múltiples funciones en secuencia o en paralelo.

Llamada de Funciones vs. MCP

La llamada de funciones es la primitiva a nivel de modelo: el modelo produce llamadas de herramientas estructuradas. MCP (Model Context Protocol) es un protocolo de nivel superior que estandariza cómo las herramientas se descubren, describen y conectan. Piensa en la llamada de funciones como el conjunto de instrucciones y MCP como el sistema operativo — MCP usa la llamada de funciones por debajo pero añade descubrimiento de herramientas, autenticación y estandarización entre proveedores.

Fiabilidad

La llamada de funciones es más fiable que pedir a un modelo que produzca llamadas de función como texto (lo cual requiere parsing y es propenso a errores). Los proveedores implementan la llamada de funciones restringiendo la salida del modelo a llamadas de función válidas que coincidan con tu esquema — similar a la salida estructurada. Pero el modelo aún puede elegir funciones incorrectas, alucinar valores de parámetros o llamar funciones cuando no debería. Las aplicaciones robustas incluyen validación, manejo de errores y confirmación humana para operaciones de alto riesgo.

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