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, gdy prośba wykracza poza zakres tych początkowych informacji?

Wywoływanie narzędzi pomaga uzupełnić te luki w wiedzy i funkcjach. Pozwala modelowi poprosić o wsparcie zewnętrzne narzędzia i systemy — na przykład wysłać aktualizację albo pobrać dane z dashboardu.

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

Podsumowanie

• Wywoływanie narzędzi pozwala modelowi AI uruchamiać działania i pobierać informacje z zewnętrznych narzędzi oraz interfejsów API.
• Model AI nie uruchamia aktywnie narzędzia. Zamiast tego żądanie realizuje warstwa aplikacji.
• Wywoływanie narzędzi składa się z pięciu kroków, a jedno żądanie może aktywować wiele różnych narzędzi.
• Wywoływanie narzędzi może służyć do pobierania informacji, wykonywania kodu, sterowania urządzeniami oraz interakcji z workflow i procesami.
• 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 cokolwiek innego, co pozwala wykonać funkcję wykraczającą poza dane treningowe. 

Wywoływanie narzędzi tworzy żądanie do systemu zewnętrznego, by wykonał zadanie — zwykle w formacie JSON. System AI używa go do wysyłania zapytań do zewnętrznych systemów, pobierania danych 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 użyciu 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 trenują na ogromnych zbiorach danych historycznych, by rozwijać swoje możliwości. Dzięki temu świetnie odpowiadają użytkownikom i przekazują informacje, ale trudno im wyjść poza początkowy kontekst treningowy i zasób danych. Jeśli pytasz LLM o informacje spoza jego zakresu lub możliwości, potrzebuje zewnętrznego wsparcia.

Wywoływanie narzędzi zapewnia takie wsparcie. 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 bezpośrednio przez wywołania narzędzi, opiera się na dowodach i danych, zamiast potencjalnie wymyślać informacje lub wnioskować na podstawie danych treningowych.
• Większa autonomia i zakres: LLM z funkcją wywoływania narzędzi może wykonywać działania wykraczające poza samo przekazywanie informacji. 
• Odpowiedzi w czasie rzeczywistym: Dzięki odpytywaniu aktualnych źródeł LLM może pobierać dane w czasie rzeczywistym z baz danych lub przez API, dając ci aktualne informacje niedostępne przy pracy wyłącznie na danych treningowych.
• Zautomatyzowane procesy wieloetapowe: Zadanie, które mogłoby wymagać korzystania z kilku różnych systemów, sprowadza się do jednego promptu w LLM-ie z wywoływaniem narzędzi. Może on odpytać inne systemy i pobrać dla ciebie informacje bez opuszczania okna rozmowy.

Gartner przewiduje, że 40% aplikacji dla firm do końca 2026 roku będzie zintegrowanych z wyspecjalizowanymi agentami AI — wobec mniej niż 5% w 2025 roku. Model, który potrafi wywołać właściwe narzędzie do zadania, zwiększa 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 polegają na wyszukiwaniu danych wykraczających poza kontekst dostarczany przez dane treningowe modelu, ale skupiają się na czymś innym. RAG służy głównie do treści statycznych, takich jak artykuły, dokumenty i bazy wiedzy podłączone do modelu. Dostarcza LLM-owi dodatkowego kontekstu, który pomaga generować pełniejsze odpowiedzi.

Wywoływanie narzędzi służy do dynamicznego pozyskiwania informacji, także z systemów działających w czasie rzeczywistym, które stale się zmieniają. RAG może pobrać PDF z cennikiem z danego roku, a wywoływanie narzędzi od razu pobierze aktualne ceny z połączonego systemu. Większość systemów LLM łączy te możliwości, ponieważ w wielu zastosowaniach ważne są zarówno bazy wiedzy, jak i narzędzia działające na bieżąco.

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 przegląd 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 temu bliżej.

Krok 1: Rozpoznanie potrzeby wywołania narzędzia

Gdy wpisujesz prośbę w języku naturalnym, model odczytuje prompt i ocenia, czy potrzebuje zewnętrznego wsparcia narzędzia. Pytanie zgodne z jego danymi treningowymi go nie wymaga, ale niektóre pytania — na przykład wykraczające poza kontekst modelu — już tak.

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

Krok 2: Wybór właściwego narzędzia z połączonych systemów

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

Krok 3: Utworzenie i wysłanie żądania

Po wybraniu właściwego narzędzia model tworzy ustrukturyzowane wywołanie, często w formacie JSON. Określa ono wywoływane narzędzie i zawartość żądania. Na przykład zapytanie o pogodę w Bogocie może wyglądać tak: {"name": "get_weather", "arguments": {"city": "Bogota"}}. Model zwraca 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 albo wywołuje API, aby je wykonać. Odpowiedź trafia następnie z powrotem 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. Drugi przypadek dotyczy zadań nastawionych na działanie, takich jak opublikowanie wiadomości na określonej platformie czy wpisanie danych do bazy.

Jeśli zadanie wymaga kolejnych kroków, model odpowiednio powtórzy kroki 1–4. Bardziej złożone prośby mogą wymagać wywołania kilku narzędzi przed przygotowaniem końcowej odpowiedzi. Na przykład aby sprawdzić aktualny kurs wymiany, a potem przeliczyć waluty, model musi wykonać kilka kroków po kolei. 

Rodzaje wywoływania narzędzi

Wywoływanie narzędzi obejmuje każdą sytuację, w której model zwraca się do zewnętrznego systemu po dane wykraczające poza jego trening. Proces może korzystać z kilku różnych systemów, a różne zastosowania wymagają różnych rodzajów narzędzi.

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

Wywoływanie narzędzi często nie mieści się wyłącznie w jednej z tych kategorii. Możesz korzystać z wieloetapowych i łańcuchowych wywołań, które w ciągłej sekwencji łączą kilka powyższych kategorii. Na przykład możesz sprawdzić status zamówienia klienta, uruchomić zwrot pieniędzy, zaktualizować wewnętrzny CRM i przekazać te informacje konsultantowi.

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, gdy model generuje ustrukturyzowane wywołanie z argumentami do zdefiniowanej wcześniej funkcji.

Poniższa tabela przedstawia różnice między wywołaniem narzędzia a wywołaniem funkcji. 

Na ile niezawodne jest wywoływanie narzędzi? 

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

Tabela Berkeley Function Calling Leaderboard jest często przywoływanym rankingiem porównującym wyniki różnych modeli w wywoływaniu narzędzi. Choć opisywana jest jako ranking wywoływania funkcji, w praktyce mierzy efektywność wywoływania narzędzi, testując modele pod kątem wywołań API, pobierania informacji z zapytań do baz danych, równoległych wywołań i odpowiedzi w rozmowach wieloturowych.

Modele ocenia się pod kątem całkowitego kosztu, możliwości przeszukiwania sieci, dokładności rozmów wieloturowych, wykrywania halucynacji, opóźnień i innych kryteriów. 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, aby dopasować obciążenie do najlepszego dostępnego modelu bazowego. Agenci głosowi korzystają z narzędzi, wyszukują zamówienia, sprawdzają rekordy, aktualizują bazy danych i pobierają informacje z API.

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

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

FAQ