Appel d’outils et de fonctions
Laisser le modèle choisir l’API et remplir les arguments
Le texte intégral est présenté en anglais ; le titre et le résumé sont localisés.
CE QUE DÉSIGNE CETTE CAPACITÉ
Takes a user request and a list of available tools — names, descriptions, argument schemas — and outputs a structured call such as get_weather with city set to Shanghai. The model executes nothing itself; it selects a tool and assembles arguments, while the actual call is made by external code whose result is fed back for further reasoning.
Comment c'est fait
Fine-tuning on many examples of when to call, which tool to use and what arguments look like teaches the model to emit a call when it needs external information or action; at inference the tool definitions go into the prompt and the output is constrained to a valid structure. With many tools, retrieval first narrows the candidates, and a multi-turn loop that feeds results back handles complex tasks.
Produits représentatifs
10LangChain
2022Enchaîner modèles, outils et recherche
GPT-4o
2024Un modèle général nativement multimodal : texte, image et audio par une même entrée
Claude
2023Un modèle de conversation général réputé pour son long contexte et son alignement sécurisé
Gemini
2023Un modèle général nativement multimodal, conçu pour de très longs contextes
Qwen
2023Une famille à poids ouverts couvrant de nombreuses tailles, avec des versions multimodales
MiniMax-M
2025Un modèle de raisonnement à poids ouverts, à attention hybride et contexte d’un million de tokens
Command R
2024Un modèle commercial conçu pour la recherche augmentée et l’usage d’outils
Mistral Large
2024Le modèle commercial phare d’un laboratoire européen de poids ouverts
GLM
2023Un modèle général chinois parti d’un préentraînement par remplissage de blancs autorégressif
Llama
2023La famille qui a fait des poids ouverts une voie grand public
Organisations concernées
Usages typiques
- Fetching live data such as weather, prices or stock
- Performing business actions such as orders and messages
- Calling calculators, search and code executors
- Chaining several APIs for a composite task
Comment on l'évalue
- Function-selection accuracy
- Share of requests where the right tool was chosen
- Exact argument match
- Share with arguments exactly matching the reference
- End-to-end task success
- Whether the task completes once tools actually run
Limites et points difficiles
- Slightly complex argument shapes — nested objects, arrays, optional fields — are easily filled wrongly
- As the tool list grows, wrong selections rise sharply, and similar-purpose tools are the most confusable
- Recovery after a failed call is unreliable, and the model often loops on the error instead of adapting
Concepts sous-jacents
Agents et utilisation d’outils
Qu’un modèle ne se contente pas de répondre : chercher, appeler des API, exécuter du code — et décider de l’étape suivante d’après le résultat
Ingénierie des prompts et alignement
Rendre un modèle utile, honnête et inoffensif est plus difficile que de simplement l’agrandir
Architecture Transformer
Remplacer le relais mot à mot par une salle où tous parlent en même temps, pour que les dépendances lointaines soient à un saut