Zubnet AIAprenderWiki › Chamada de Função
Usar AI

Chamada de Função

Também conhecido como: Tool Calling, Tool Use API
Uma forma estruturada para modelos de IA solicitarem a execução de funções externas durante uma conversa. Você define funções com nomes, descrições e schemas de parâmetros. Quando o modelo determina que uma função ajudaria a responder uma consulta, ele gera uma chamada de função estruturada (com argumentos) em vez de texto. Seu código executa a função e retorna o resultado para o modelo incorporar.

Por que isso importa

Chamada de função é o que transforma um chatbot em um agente. Sem ela, um modelo só pode gerar texto. Com ela, um modelo pode buscar em bancos de dados, chamar APIs, fazer cálculos, agendar compromissos, enviar e-mails — qualquer coisa que você possa expor como função. É o mecanismo por trás de todo assistente de IA que realmente faz coisas em vez de apenas falar sobre elas.

Em profundidade

O fluxo na API: (1) você envia seu prompt mais definições de funções (schemas JSON descrevendo nome, descrição e parâmetros de cada função), (2) o modelo decide se deve chamar uma função e qual, (3) ele gera uma chamada de função estruturada com argumentos específicos, (4) seu código executa a função e retorna o resultado, (5) o modelo incorpora o resultado na sua resposta. Alguns modelos podem chamar múltiplas funções em sequência ou em paralelo.

Function Calling vs. MCP

Function calling é a primitiva no nível do modelo: o modelo gera chamadas de ferramenta estruturadas. MCP (Model Context Protocol) é um protocolo de nível mais alto que padroniza como ferramentas são descobertas, descritas e conectadas. Pense em function calling como o conjunto de instruções e MCP como o sistema operacional — MCP usa function calling por baixo mas adiciona descoberta de ferramentas, autenticação e padronização entre provedores.

Confiabilidade

Function calling é mais confiável do que pedir a um modelo para gerar chamadas de função como texto (que requer parsing e é propenso a erros). Provedores implementam function calling restringindo a saída do modelo a chamadas de função válidas que correspondam ao seu schema — similar a structured output. Mas o modelo ainda pode escolher funções erradas, alucinar valores de parâmetros ou chamar funções quando não deveria. Aplicações robustas incluem validação, tratamento de erros e confirmação humana para operações de alto risco.

Conceitos relacionados

← Todos os termos
← Cerebras Chatbot →