Czym jest wywoływanie narzędzi? Kompletny przewodnik po integracji AI

Modele AI czerpią z danych treningowych i ekstrapolują je, by odpowiadać użytkownikom. Co jednak dzieje się, gdy prośba wykracza poza zakres tych początkowych informacji?

Wywoływanie narzędzi pomaga uzupełniać luki w wiedzy i możliwościach modelu, pozwalając mu prosić o dodatkową pomoc zewnętrzne narzędzia i systemy — na przykład wysłać aktualizację lub pobrać dane z dashboardu.

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

Podsumowanie

• Wywoływanie narzędzi pozwala modelowi AI uruchamiać działania i żądać informacji od zewnętrznych narzędzi oraz API.
• Model AI nie uruchamia narzędzia samodzielnie. Zamiast tego żądanie wykonuje warstwa aplikacji.
• Wywoływanie narzędzi przebiega w pięciu krokach, a jedno żądanie może uruchomić wiele różnych narzędzi.
• Wywoływanie narzędzi może służyć do pobierania informacji, wykonywania kodu, sterowania urządzeniami lub interakcji z workflow i procesami.
• ElevenAgents obsługuje wywoływanie narzędzi w agentach głosowych, dzięki czemu twój asystent Conversational AI może wykonywać zadania w twoim imieniu.

Czym jest wywoływanie narzędzi?

Wywoływanie narzędzi to możliwość modelu AI, która pozwala mu wchodzić w interakcje z innym systemem. Może to być baza danych, API, oprogramowanie lub dowolne rozwiązanie pozwalające wykonać funkcję wykraczającą poza dane treningowe modelu. 

Wywoływanie narzędzi tworzy żądanie wykonania zadania przez system zewnętrzny, zwykle w formacie JSON. System AI używa go do wysyłania zapytań do zewnętrznych systemów, pobierania informacji w czasie rzeczywistym, wykonywania poleceń lub operacji. Możliwość wywoływania narzędzi pozwala agentic AI wykonywać bardziej złożone lub wieloetapowe zadania dzięki dostępowi do zewnętrznych zasobów i dynamicznemu korzystaniu z systemów innych firm.

Możliwość wywoływania narzędzi odróżnia asystentów agentic AI od LLM-ów, które mogą odpowiadać tylko na podstawie tego, co już wiedzą.

Dlaczego wywoływanie narzędzi jest ważne?

Duże modele językowe uczą się na ogromnych zbiorach danych historycznych, rozwijając swoje możliwości. Dzięki temu świetnie odpowiadają użytkownikom i przekazują informacje, ale trudno im wyjść poza początkowy kontekst treningu i zasób wiedzy. Gdy pytasz LLM o informacje spoza jego zakresu lub możliwości, potrzebuje on zewnętrznej pomocy.

Taką zewnętrzną pomocą jest wywoływanie narzędzi. Pozwala LLM-om pobierać świeże dane z innych źródeł lub integrować się z działającymi już systemami firmy, takimi jak API innych firm czy wewnętrzne bazy danych.

Wywoływanie narzędzi daje systemom AI wiele korzyści:

• Mniej halucynacji: System, który bezpośrednio wywołuje narzędzia, by zweryfikować informacje, opiera się na dowodach i danych zamiast potencjalnie wymyślać informacje lub ekstrapolować je na podstawie danych treningowych.
• Większa autonomia i zakres: LLM z wywoływaniem narzędzi może wykonywać działania wykraczające poza samo przekazywanie informacji. 
• Odpowiedzi w czasie rzeczywistym: Sprawdzając aktualne źródła, LLM może pobierać dane w czasie rzeczywistym z baz danych lub wywołań API. Dostajesz wtedy bieżące informacje, niedostępne przy pracy wyłącznie na danych treningowych.
• Zautomatyzowane procesy wieloetapowe: Zadanie wymagające interakcji z kilkoma systemami można sprowadzić do jednego promptu dla LLM-a z wywoływaniem narzędzi. Może on odpytać inne systemy i uzyskać informacje bez opuszczania okna rozmowy.

Gartner przewiduje, że 40% aplikacji biznesowych zostanie do końca 2026 roku zintegrowanych z wyspecjalizowanymi agentami AI — wobec mniej niż 5% w 2025 roku. Model, który potrafi wywołać właściwe narzędzie do danego zadania, rozszerza swoje możliwości i pozwala użytkownikom zrobić więcej za pomocą promptów w języku naturalnym.

Wywoływanie narzędzi a retrieval-augmented generation (RAG)

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

Wywoływanie narzędzi służy do dynamicznego uzyskiwania informacji, także z systemów czasu rzeczywistego, które stale się zmieniają. RAG może pobrać PDF z cennikiem z konkretnego roku, a wywoływanie narzędzi — od razu pobrać aktualne ceny z połączonego systemu. Większość systemów LLM łączy te możliwości, ponieważ w wielu przypadkach użycia 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 wywołuje wewnętrzną aplikację, czy zewnętrzny model. 

Oto ogólny opis 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. Model odpowiada lub podejmuje kolejne działanie

Omówmy je dokładniej.

Krok 1: Rozpoznanie potrzeby wywołania narzędzia

Gdy wpisujesz prośbę w języku naturalnym, model odczytuje prompt i ocenia, czy będzie potrzebować zewnętrznej pomocy narzędzia. Pytanie zgodne z jego 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, do którego model ma dostęp, ma schemat: nazwę, opis w języku naturalnym określający jego działanie oraz akceptowane parametry. Model porównuje twoją prośbę z każdym z tych opisów, by 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, które narzędzie zostanie wywołane i co obejmuje żądanie. 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 otrzymuje 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: Model odpowiada lub podejmuje kolejne działanie

Mając dane lub informacje z wywołania narzędzia, model odpowiada użytkownikowi prostym językiem albo potwierdza wykonanie konkretnego działania. Drugi typ odpowiedzi występuje, gdy zadanie, które użytkownik chce wykonać, wymaga działania — na przykład opublikowania wiadomości na konkretnej platformie czy wpisania danych do bazy.

Jeśli zadanie wymaga kolejnych kroków, model odpowiednio powtarza kroki 1–4. Bardziej złożone prośby mogą wymagać wywołania kilku narzędzi przed udzieleniem końcowej odpowiedzi. Na przykład gdy użytkownik chce poznać aktualny kurs wymiany, a następnie przeliczyć waluty, model musi wykonać kilka kroków po kolei, by osiągnąć ten cel. 

Rodzaje wywoływania narzędzi

Wywoływanie narzędzi to każda sytuacja, w której model kontaktuje się z zewnętrznym systemem, by uzyskać dane wykraczające poza jego bazowy trening. Proces może korzystać z kilku różnych systemów, a różne przypadki użycia wymagają 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 zakres pierwotnego kontekstu treningowego modelu.
• Wykonywanie kodu: Uruchamianie dowolnego skryptu, procesu transformacji danych lub obliczenia w środowisku programistycznym. Zwykle służy to do analizy danych, a nie tylko opisywania, jak taka analiza może wyglądać w praktyce.
• Automatyzacja procesów: Dotyczy sytuacji, gdy wywołanie API uruchamia konkretne workflow w innym systemie, na przykład interakcję z CMS-em, planowanie spotkania, aktualizację rekordów, wysyłanie powiadomień lub zamienianie próśb w wykonane działania. Jest to szczególnie częste w systemach agentowych, które wykonują zadania za użytkownika.
• Sterowanie urządzeniami i systemami: Do tej kategorii należą wywołania narzędzi, które wchodzą w interakcję z innym urządzeniem, systemem telefonicznym, asystentem inteligentnego domu i nie tylko.

Wywoływanie narzędzi często nie mieści się wyraźnie tylko w jednej z tych kategorii. Możesz mieć wieloetapowe i łańcuchowe wywołania, które w stałej sekwencji łączą kilka powyższych kategorii. Możesz na przykład pobrać status zamówienia klienta, uruchomić zwrot środków, zaktualizować wewnętrzny CRM i przekazać te informacje agentowi na żywo.

Wywoływanie narzędzi a wywoływanie funkcji: kluczowe różnice

Wywoływanie narzędzi to szersza kategoria niż wywoływanie funkcji — obejmuje większy zakres i bardziej zróżnicowane możliwości. Wywoływanie funkcji ma miejsce wtedy, gdy model generuje ustrukturyzowane wywołanie z argumentami dla zdefiniowanej wcześniej funkcji.

Poniższa tabela pokazuje różnice między wywołaniem narzędzia a wywołaniem funkcji. 

Jak niezawodne jest wywoływanie narzędzi? 

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

Berkeley Function Calling Leaderboard to często przywoływany ranking porównujący działanie różnych modeli pod kątem wywoływania narzędzi. Choć jest opisywany jako ranking wywoływania funkcji, w praktyce mierzy skuteczność wywoływania narzędzi, testując modele na wywołaniach API, pobieraniu informacji zapytaniami do baz danych, wykonywaniu równoległych wywołań i odpowiedziach w rozmowach wieloturowych.

Modele są oceniane pod kątem m.in. całkowitego kosztu, możliwości wyszukiwania w sieci, dokładności rozmów wieloturowych, pomiaru halucynacji i opóźnień. Jeśli tworzysz złożone lub wieloetapowe workflow, warto wiedzieć, które modele mają bardziej rozbudowane możliwości wywoływania narzędzi. 

Zacznij korzystać z ElevenAgents do wywoływania narzędzi

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

Możesz korzystać z kilku rodzajów narzędzi: narzędzi webhook do wywoływania zewnętrznych API, narzędzi klienckich 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 do wbudowanych działań, takich jak przekazanie rozmowy człowiekowi.

ElevenLabs oferuje też gotowe natywne konektory do usług takich jak Zendesk, HubSpot, Salesforce i wielu innych, więc nie musisz konfigurować własnych integracji. Dowiedz się więcej o ElevenAgents lub zarejestruj się, aby już dziś zacząć tworzyć agentów głosowych z wywoływaniem narzędzi.

FAQ