Uso de ferramentas e chamada de funções
Deixar o modelo escolher a API e preencher os argumentos
O texto completo é apresentado em inglês; o título e o resumo estão traduzidos.
O QUE ESTA CAPACIDADE SIGNIFICA
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.
Como é feita tecnicamente
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.
Produtos representativos
10LangChain
2022Encadeie modelos, ferramentas e recuperação
GPT-4o
2024Um modelo geral nativamente multimodal: texto, imagem e áudio por uma única porta
Claude
2023Um modelo de conversa geral conhecido por contexto longo e alinhamento de segurança
Gemini
2023Um modelo geral nativamente multimodal, feito para contextos muito longos
Qwen
2023Uma família de pesos abertos com muitos tamanhos e versões multimodais
MiniMax-M
2025Um modelo de raciocínio de pesos abertos com atenção híbrida e contexto de um milhão de tokens
Command R
2024Um modelo comercial feito para recuperação aumentada e uso de ferramentas
Mistral Large
2024O modelo comercial principal de um laboratório europeu de pesos abertos
GLM
2023Um modelo geral chinês que começou com pré-treinamento de preenchimento de lacunas autorregressivo
Llama
2023A família que tornou a rota de pesos abertos mainstream
Organizações relacionadas
Usos típicos
- 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
Como avaliar se funciona bem
- 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 e dificuldades
- 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
Conceitos por trás
Agentes e uso de ferramentas
Que um modelo não só responda: pesquise, chame APIs, execute código — e decida o próximo passo a partir do resultado
Engenharia de prompts e alinhamento
Tornar um modelo útil, honesto e inofensivo é mais difícil do que apenas torná-lo maior
Arquitetura Transformer
Substituir o revezamento palavra a palavra por uma sala onde todos falam ao mesmo tempo, deixando dependências distantes a um salto