Agentes de IA para DevOps · Lección 03
¿Cómo decide un LLM moderno con capacidad de 'tool calling' cuándo y con qué argumentos invocar una herramienta externa disponible?
El modelo recibe una descripción estructurada de las herramientas disponibles (nombre, propósito, parámetros esperados) y genera una salida estructurada indicando qué herramienta invocar y con qué argumentos, según lo que la tarea requiera
El tool calling requiere que un humano seleccione manualmente cada herramienta específica antes de cada llamada individual al modelo
Solo puede invocar exactamente una única herramienta en toda su ejecución, sin ninguna posibilidad de más
Elimina por completo la necesidad de que las herramientas reales estén implementadas y disponibles para ejecutarse
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Completa el código
Cada herramienta disponible se describe al modelo con su nombre, propósito y
Revisa: se describe con su nombre, propósito y los parámetros que espera recibir.
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¿Por qué darle al modelo una descripción clara y estructurada de cada herramienta disponible (en vez de solo su nombre) mejora la probabilidad de que la invoque correctamente con los argumentos apropiados?
Pista: sin una descripción clara de qué hace cada herramienta y qué parámetros espera, el modelo tendría que adivinar esa información basándose únicamente en el nombre, aumentando la probabilidad de invocar la herramienta incorrecta o con argumentos mal formados para la tarea real que necesita resolver.
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¡Lección completada!
Tool calling — cómo un LLM invoca herramientas externas
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