Tool use / function calling
Tool use
LLM emituje ustrukturyzowane żądanie wywołania zewnętrznej funkcji (search, kalkulator, API), host ją uruchamia, wynik wraca w następnej turze. Fundament każdego agenta wartego wysłania.
Tool use formalizuje „LLM prosi o pomoc świat zewnętrzny”. Model emituje obiekt JSON (lub proprietarny format) określający, które narzędzie wywołać i z jakimi argumentami; runtime hosta parsuje to, wykonuje narzędzie i wsadza wynik w następny prompt.
OpenAI nazywa to function calling; Anthropic — tool use; oba to ta sama koncepcja. Jakość rosła stromo: function calling z 2023 było na tyle niewiarygodne, że wymagało fallback parserów; modele czołowe 2026 obsługują 50+ narzędzi, równoległe wywołania i ustrukturyzowane wyjścia czysto.
Częste narzędzia: web search, wykonywanie kodu, zapytania do bazy, czytanie kalendarza/maili, dostęp do file system. MCP to warstwa standaryzacji na wierzchu.
Zobacz też
-
MCP
Model Context ProtocolOtwarty standard od Anthropic (listopad 2024) do łączenia asystentów AI z zewnętrznymi narzędziami, źródłami danych i promptami. Pomyśl „USB dla narzędzi LLM” — jeden protokół, wiele serwerów, dowolny klient.
-
Agentic
Agentic systemsPętle prowadzone przez LLM, które planują, podejmują działania w świecie (wywołują narzędzia, edytują pliki, biją w API), obserwują rezultaty i iterują — zamiast po prostu odpowiadać na jeden prompt. Dominujący paradygmat inżynierii AI w 2026.