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Tool Use / Function Calling

das Modell ruft externe Werkzeuge/Funktionen auf.

Das Modell erkennt, dass es für einen Schritt ein Werkzeug braucht, und ruft es strukturiert auf: die Wetter-API, die Datenbank, den Rechner, das CRM. Die Antwort fließt zurück in den Kontext, das Modell arbeitet weiter. Erst Tool Use verbindet Sprachmodelle mit der Welt — vorher konnten sie nur über sie reden.

Ein Beispiel

Ein Sprachmodell kann nicht rechnen, nichts nachschlagen und nichts auslösen. Es kann aber sagen, was zu tun wäre: „rufe `bestand_pruefen` mit Artikelnummer 4711 auf“. Das umgebende Programm führt den Aufruf aus und reicht das Ergebnis zurück. Aus einem Textgenerator wird damit etwas, das in Systemen handelt — und dieselbe Mechanik macht aus einer falschen Vermutung eine falsche Buchung.

Genauer betrachtet

Die Anwendung beschreibt ihre Funktionen mit Namen, Zweck und Parametern. Das Modell antwortet dann nicht mit Text, sondern mit einem strukturierten Aufruf, den die Anwendung ausführt. Das Ergebnis geht zurück ins Gespräch.

Warum das zählt

Hier liegt die Grenze zwischen „sagt etwas Falsches“ und „tut etwas Falsches“, und deshalb gehört jede Werkzeugdefinition auf denselben Prüfstand wie eine Schnittstelle für externe Nutzer. Drei Fragen pro Werkzeug: Was ist der maximale Schaden eines fehlerhaften Aufrufs? Ist der Aufruf umkehrbar? Wird er protokolliert? Lesende Werkzeuge sind harmlos, schreibende nicht. Die übliche und bewährte Aufteilung: lesen darf der Agent frei, schreiben nur innerhalb harter Grenzen, und alles Unumkehrbare braucht eine menschliche Freigabe.

Häufig missverstanden

Das Modell entscheidet, ob und mit welchen Werten es aufruft. Es rät auch. Die Anwendung muss jeden Aufruf prüfen, als käme er von außen — denn genau das tut er.

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