Tool use (использование инструментов) — это механизм, позволяющий модели вызывать внешние системы, сервисы и функции, расширяя свои способности за пределы текстовой генерации.
Определение
Tool use — это архитектурный подход, в котором языковая модель работает не только как генератор текста, но и как управляющий слой для инструментов: API, внешних модулей, локальных функций, аналитических систем и программных сервисов.
Модель анализирует запрос, распознаёт намерение и формирует команду для вызова одного или нескольких инструментов. Это превращает LLM в оркестратор операций и открывает доступ к вычислениям, данным и функциям, которые сами по себе недоступны в процессе генерации текста.
Как работает
Механизм tool use строится на последовательном взаимодействии между моделью и внешними системами. Он включает:
- описание инструментов: система передаёт модели список доступных функций и их параметры;
- распознавание намерения: модель определяет, какой инструмент нужен под задачу;
- формирование вызова: модель генерирует команду, JSON-структуру или аргументы для инструмента;
- исполнение: внешняя система запускает инструмент и возвращает результат;
- интеграцию результата: модель использует возвращённые данные, формируя финальный ответ.
Tool use и function calling тесно связаны, но tool use — более широкое понятие. Оно включает:
- вызов кода;
- работу с базами данных;
- запуск ML-модулей;
- взаимодействие с файлами;
- использование мультимодальных функций;
- интеграцию через RAG.
Где применяется
- Корпоративные ассистенты: работа с документами, CRM, внутренними сервисами.
- Аналитические системы: выполнение SQL-запросов, построение графиков, расчёты.
- Автоматизация: создание задач, управление инфраструктурой, DevOps-операции.
- Пользовательские приложения: почта, календари, уведомления, напоминания.
- Мультимодальные ассистенты: анализ изображений, аудио, PDF через специализированные функции.
- Code assistants: импорт кода, поиск зависимостей, запуск тестов.
- RAG: извлечение документов, поиск фактов, генерация основанных на данных ответов.
Практические примеры использования
В корпоративном ассистенте HR-модель может выполнять цепочку действий: создать карточку сотрудника в CRM, получить документ из хранилища и сгенерировать письмо. Каждый шаг — инструмент, который модель вызывает, анализируя промежуточные результаты.
В аналитике модель выполняет SQL-запросы: при запросе «покажи динамику выручки за квартал» она формирует структурированный вызов к инструменту analytics.query, получает результат и строит интерпретацию.
В мультимодальной системе модель вызывает инструмент vision.analyze для анализа изображения: извлекает текст, определяет объекты и подготавливает контекст, который затем используется в диалоговом ответе.
В DevOps-сценарии tool use позволяет модели управлять окружениями: проверять логи, запускать пайплайны, просматривать конфигурации. Все действия выполняются через строго ограниченные инструменты.
В генеративных пайплайнах tool use используется для структурирования reasoning: модель вызывает внешние функции для расчётов, а затем объединяет результаты в единую стратегию ответа.
Преимущества и ограничения
- Плюс: расширяет возможности модели далеко за пределы текстовой генерации.
- Плюс: снижает вероятность ошибок фактов за счёт обращения к внешним источникам.
- Плюс: повышает надёжность и воспроизводимость ответов.
- Плюс: делает модель частью модульной системы, а не монолитным генератором.
- Минус: увеличивает сложность намерений и риск выбора неправильного инструмента.
- Минус: требует строгой схемы прав доступа и безопасной изоляции.
- Минус: ошибки инструментов могут привести к неверным выводам модели.
- Минус: рост количества шагов повышает временные задержки последовательного inference.
Связанные термины
- Function calling
- Agent loop
- Planning
- RAG
- Model memory
- API schema
- Self-consistency
- Execution sandbox
- JSON mode