Czym jest wywoływanie narzędzi? Kompletny przewodnik po integracji AI

Modele AI czerpią z danych treningowych i na ich podstawie tworzą odpowiedzi dla użytkowników. Co jednak dzieje się, gdy pytanie wykracza poza zakres tych informacji?

Wywoływanie narzędzi pomaga wypełnić luki w wiedzy i funkcjach. Pozwala modelowi poprosić o pomoc zewnętrzne narzędzia i systemy — na przykład wysłać aktualizację lub pobrać dane z dashboardu.

W tym artykule wyjaśniamy, czym jest wywoływanie narzędzi, czym różni się od wywoływania funkcji oraz jak ElevenAgents wykorzystuje je w workflow Conversational AI.

Podsumowanie

• Wywoływanie narzędzi pozwala modelowi AI uruchamiać działania i pobierać informacje z zewnętrznych narzędzi oraz API.
• Model AI nie uruchamia narzędzia samodzielnie. Żądanie wykonuje warstwa aplikacji.
• Wywoływanie narzędzi przebiega w pięciu krokach, a jedno żądanie może aktywować kilka różnych narzędzi.
• Wywoływanie narzędzi może służyć do pobierania informacji, wykonywania kodu, sterowania urządzeniami oraz obsługi workflow i procesów.
• ElevenAgents obsługuje wywoływanie narzędzi w agentach głosowych, dzięki czemu twój asystent Conversational AI może wykonywać zadania za ciebie.

Czym jest wywoływanie narzędzi?

Wywoływanie narzędzi to funkcja modelu AI, która pozwala mu współpracować z innym systemem. Może to być baza danych, API, oprogramowanie lub wszystko, co pozwala wykonać zadanie wykraczające poza dane treningowe modelu. 

Wywoływanie narzędzi tworzy żądanie wykonania zadania przez system zewnętrzny, zwykle w formacie JSON. System AI używa go, by odpytywać zewnętrzne systemy, pobierać informacje w czasie rzeczywistym, wykonywać polecenia lub operacje. Możliwość wywoływania narzędzi pozwala agentowej AI realizować bardziej złożone, wieloetapowe zadania dzięki dostępowi do zewnętrznych zasobów i dynamicznemu korzystaniu z systemów innych firm.

Możliwość wywoływania narzędzi odróżnia asystentów agentowej AI od LLM-ów, które odpowiadają wyłącznie na podstawie tego, co już wiedzą.

Dlaczego wywoływanie narzędzi jest ważne?

Duże modele językowe trenują na ogromnych zbiorach danych historycznych, by rozwijać swoje możliwości. Dzięki temu dobrze odpowiadają użytkownikom i przekazują informacje, ale z trudem wykraczają poza pierwotny kontekst treningowy i zasób danych. Gdy pytasz LLM o informacje poza jego zakresem lub możliwościami, potrzebuje on zewnętrznej pomocy.

Wywoływanie narzędzi zapewnia taką pomoc. Pozwala LLM-om pobierać świeże dane z innych źródeł lub integrować się z działającymi systemami firmy, takimi jak API innych firm czy wewnętrzne bazy danych.

Wywoływanie narzędzi daje systemom AI wiele korzyści:

• Mniej halucynacji: System, który weryfikuje informacje bezpośrednimi wywołaniami narzędzi, opiera się na dowodach i danych, zamiast wymyślać informacje lub wyciągać wnioski z danych treningowych.
• Większa autonomia i zakres: LLM z wywoływaniem narzędzi może wykonywać działania, a nie tylko przekazywać informacje. 
• Odpowiedzi w czasie rzeczywistym: Odpytując aktualne źródła, LLM może pobierać bieżące dane z baz danych lub przez API. Daje ci to aktualne informacje niedostępne przy pracy wyłącznie na danych treningowych.
• Zautomatyzowane procesy wieloetapowe: Zadanie wymagające interakcji z kilkoma systemami można sprowadzić do jednego promptu w LLM-ie z wywoływaniem narzędzi. Model odpyta inne systemy i pobierze dla ciebie informacje bez opuszczania okna rozmowy.

Gartner przewiduje, że 40% aplikacji dla firm będzie zintegrowanych z wyspecjalizowanymi agentami AI do końca 2026 roku — w porównaniu z mniej niż 5% w 2025 roku. Model, który potrafi wywołać właściwe narzędzie do danego zadania, zyskuje większe możliwości i pozwala użytkownikom zrobić więcej za pomocą promptów w języku naturalnym.

Wywoływanie narzędzi a retrieval-augmented generation (RAG)

Retrieval-augmented generation i wywoływanie narzędzi służą do wyszukiwania danych poza kontekstem zapewnianym przez dane treningowe modelu, ale skupiają się na innych rzeczach. RAG służy głównie do treści statycznych, takich jak artykuły, dokumenty i bazy wiedzy połączone z modelem. Dostarcza LLM-owi dodatkowy kontekst, który pomaga tworzyć pełniejsze odpowiedzi.

Wywoływanie narzędzi służy do dynamicznego dostępu do informacji, także z systemów działających w czasie rzeczywistym i stale się zmieniających. RAG może pobrać PDF z cennikiem z konkretnego roku, a wywoływanie narzędzi — od razu pobrać aktualne ceny z połączonego systemu. Większość systemów LLM korzysta z obu możliwości, ponieważ w wielu zastosowaniach ważne są zarówno bazy wiedzy, jak i aktualne narzędzia.

Jak działa wywoływanie narzędzi?

Wywoływanie narzędzi przebiega według dość standardowego schematu, niezależnie od tego, czy agent AI korzysta z wewnętrznej aplikacji, czy zewnętrznego modelu. 

Oto ogólny zarys działania wywoływania narzędzi:

1. Rozpoznanie potrzeby wywołania narzędzia
2. Wybór właściwego narzędzia z połączonych systemów
3. Utworzenie i wysłanie żądania
4. Wykonanie żądania i zwrócenie wyniku
5. Odpowiedź modelu lub dalsze działanie

Przyjrzyjmy się im bliżej.

Krok 1: Rozpoznanie potrzeby wywołania narzędzia

Gdy wpisujesz żądanie w języku naturalnym, model odczytuje prompt i ocenia, czy będzie potrzebował zewnętrznej pomocy narzędzia. Pytanie zgodne z danymi treningowymi nie wymaga takiej pomocy, ale niektóre pytania — na przykład wykraczające poza kontekst modelu — już tak.

Pytania takie jak „Jakie były nasze wyniki sprzedaży w Q2 w Salesforce?” oraz „Jaka jest obecna liczba aktywnych użytkowników naszego sklepu Shopify?” wymagałyby wywołania narzędzia.

Krok 2: Wybór właściwego narzędzia z połączonych systemów

Każde narzędzie dostępne dla modelu ma schemat: nazwę, opis jego działania w języku naturalnym oraz parametry, które przyjmuje. Model porównuje twoje żądanie z tymi opisami, aby znaleźć właściwe narzędzie. Zwłaszcza gdy agent ma duży katalog narzędzi, uruchamia wewnętrzny proces filtrowania, by znaleźć te istotne — ręczne przeszukiwanie setek narzędzi znacznie spowolniłoby znalezienie właściwego.

Krok 3: Utworzenie i wysłanie żądania

Po wybraniu właściwego narzędzia model tworzy ustrukturyzowane wywołanie, często w formacie JSON. Określa ono narzędzie oraz zawartość żądania. Na przykład zapytanie o pogodę w Bogocie może wyglądać tak: {"name": "get_weather", "arguments": {"city": "Bogota"}}. Model generuje to wywołanie, a warstwa aplikacji wykonuje je w kolejnym kroku.

Krok 4: Wykonanie żądania i zwrócenie wyniku 

Warstwa aplikacji odbiera żądanie modelu i uruchamia narzędzie lub wywołuje API, aby je wykonać. Odpowiedź wraca następnie do pierwotnego modelu jako dodatkowy kontekst, który może wykorzystać w odpowiedzi dla użytkownika. 

Krok 5: Odpowiedź modelu lub dalsze działanie

Na podstawie danych lub informacji z wywołania narzędzia model odpowiada użytkownikowi prostym językiem albo potwierdza wykonanie konkretnego działania. Ten drugi typ odpowiedzi pojawia się, gdy zadanie użytkownika wymaga działania, np. opublikowania wiadomości na określonej platformie lub wpisania danych do bazy.

Jeśli zadanie wymaga więcej kroków, model odpowiednio powtarza kroki 1–4. Bardziej złożone żądania mogą wymagać wywołania kilku narzędzi przed utworzeniem końcowej odpowiedzi dla użytkownika. Na przykład, aby sprawdzić aktualny kurs wymiany, a następnie przeliczyć waluty, model musi wykonać kolejno kilka kroków. 

Rodzaje wywoływania narzędzi

Wywoływanie narzędzi opisuje każdą sytuację, w której model zwraca się do zewnętrznego systemu o dane wykraczające poza jego trening. Proces może obejmować kilka różnych systemów, a różne zastosowania korzystają z różnych rodzajów narzędzi.

• Pobieranie informacji: Obejmuje pobieranie danych z zewnętrznego źródła, takiego jak API, połączona firmowa baza danych lub indeks wyszukiwania, aby odpowiedzieć na pytanie wykraczające poza pierwotny kontekst treningowy modelu.
• Wykonywanie kodu: Uruchamianie dowolnego skryptu, procesu transformacji danych lub obliczeń w środowisku programistycznym. Zwykle służy to do analizy danych, a nie tylko opisywania, jak taka analiza mogłaby działać w praktyce.
• Automatyzacja procesów: Opisuje sytuację, w której wywołanie API uruchamia konkretny workflow w innym systemie, np. interakcję z CMS-em, zaplanowanie spotkania, aktualizację rekordów, wysłanie powiadomień lub zamianę żądań w wykonane działania. Jest to szczególnie częste w systemach agentowych wykonujących zadania dla użytkownika.
• Sterowanie urządzeniami i systemami: Do tej kategorii należą wywołania narzędzi współpracujące z innym urządzeniem, systemem telefonicznym, asystentem inteligentnego domu i nie tylko.

Wywoływanie narzędzi często nie mieści się wyłącznie w jednej z tych kategorii. Możesz mieć wieloetapowe i łączone wywołania, które w ciągłej sekwencji łączą kilka powyższych kategorii. Możesz na przykład pobrać status zamówienia klienta, uruchomić zwrot środków, zaktualizować wewnętrzny CRM i przekazać tę informację agentowi na żywo.

Wywoływanie narzędzi a wywoływanie funkcji: kluczowe różnice

Wywoływanie narzędzi to szersza kategoria niż wywoływanie funkcji — obejmuje więcej zastosowań i możliwych możliwości. Wywoływanie funkcji zachodzi, gdy model generuje ustrukturyzowane wywołanie z argumentami dla zdefiniowanej wcześniej funkcji.

Poniższa tabela przedstawia różnice między wywołaniem narzędzia a wywołaniem funkcji. 

Jak niezawodne jest wywoływanie narzędzi? 

Niezawodność wywoływania narzędzi zależy całkowicie od modelu, który je wykonuje. Błędy mogą też wyglądać inaczej w różnych systemach. Na przykład jeden model AI po nieudanym wywołaniu narzędzia może po prostu zhalucynować odpowiedź, a inny poprosi użytkownika o ponowną próbę. 

Ranking Berkeley Function Calling Leaderboard jest często przywoływanym rankingiem porównującym działanie różnych modeli w zakresie wywoływania narzędzi. Choć określany jest jako ranking wywoływania funkcji, w praktyce mierzy efektywność wywoływania narzędzi, testując modele pod kątem wywołań API, pobierania informacji z zapytań do baz danych, wykonywania równoległych wywołań czy odpowiedzi w wieloturowych rozmowach.

Modele są oceniane pod kątem całkowitego kosztu, możliwości przeszukiwania sieci, dokładności wieloturowych rozmów, pomiaru halucynacji, opóźnień i innych kryteriów. Jeśli uruchamiasz złożone lub wieloetapowe workflow, warto wiedzieć, które modele mają bardziej wszechstronne możliwości wywoływania narzędzi. 

Zacznij korzystać z ElevenAgents do wywoływania narzędzi

W ElevenAgents możesz wybierać spośród kilku modeli, by dopasować obciążenie do najlepszego dostępnego modelu bazowego. Agenci głosowi korzystają z narzędzi, sprawdzają zamówienia i rekordy, aktualizują bazy danych oraz pobierają informacje z API.

Możesz korzystać z kilku rodzajów narzędzi: webhooków do wywoływania zewnętrznych API, narzędzi klienta do uruchamiania działań w aplikacjach lub przeglądarce, narzędzi kodowych dla własnej logiki po stronie serwera, narzędzi MCP łączących się z zewnętrznymi serwerami narzędzi oraz narzędzi systemowych dla wbudowanych działań, takich jak przekazanie rozmowy agentowi.

ElevenLabs oferuje też gotowe natywne integracje z usługami takimi jak Zendesk, HubSpot, Salesforce i wieloma innymi, więc nie musisz tworzyć własnej konfiguracji. Dowiedz się więcej o ElevenAgents lub zarejestruj się, aby już dziś zacząć tworzyć agentów głosowych z wywoływaniem narzędzi.

FAQ