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Tool Calling
O que é
Tool Calling é a capacidade de um LLM solicitar a execução de uma ferramenta externa em vez de (ou antes de) responder diretamente em texto.
Ponto essencial: o modelo não executa a ferramenta. Ele apenas gera uma solicitação estruturada dizendo qual ferramenta quer usar e com quais argumentos. Quem executa é a aplicação.
LLM: "Quero chamar a ferramenta X com estes argumentos"
↓
Aplicação executa X
↓
Aplicação devolve o resultado ao LLM
↓
LLM continua o raciocínioComo funciona
- A aplicação envia ao modelo a pergunta e a lista de ferramentas disponíveis (nome, descrição e parâmetros, geralmente em JSON Schema).
- O modelo decide se precisa de alguma ferramenta.
- Se precisar, responde com uma chamada estruturada.
- A aplicação executa e envia o resultado de volta.
- O modelo usa o resultado para responder ou chamar outra ferramenta.
Exemplo de definição de ferramenta:
{
"name": "consultar_clima",
"description": "Retorna a previsão do tempo para uma cidade",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"cidade": { "type": "string" }
},
"required": ["cidade"]
}
}Resposta do modelo:
{
"tool": "consultar_clima",
"arguments": { "cidade": "São Paulo" }
}Um exemplo
Usuário: "Vai chover em São Paulo amanhã?"
↓
LLM → tool_call: consultar_clima(cidade="São Paulo")
↓
Aplicação chama a API de clima
↓
Resultado: {"amanha": "chuva, 80%"}
↓
LLM: "Sim, há 80% de chance de chuva amanhã em São Paulo."Por que é importante
Tool Calling é a base técnica de qualquer agente. Sem ele, o LLM fica limitado ao conhecimento do treinamento e ao texto do prompt.
Com ele, o modelo pode:
- buscar dados atualizados;
- consultar bancos e APIs;
- executar código;
- realizar ações em sistemas.
A qualidade do Tool Calling depende muito de boas descrições de ferramentas: nomes claros, descrições objetivas e parâmetros bem definidos. Uma ferramenta mal descrita é chamada na hora errada ou com argumentos errados.
Padrões como o MCP (Model Context Protocol) surgiram para padronizar a forma de expor ferramentas aos modelos.