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Agentes basados en herramientas para llamar a funciones
Los agentes basados en herramientas amplían las capacidades de los agentes de razonamiento al invocar funciones externas o APIs completar tareas que van más allá del razonamiento basado únicamente en el lenguaje. Este patrón utiliza un LLM para decidir qué herramienta utilizar y, a continuación, genera argumentos de llamada e incorpora los resultados de la herramienta en su ciclo de razonamiento.
Este patrón permite a los agentes actuar en lugar de limitarse a dar respuestas. La interfaz de la herramienta representa cualquier capacidad que se pueda invocar, desde cálculos aritméticos y búsquedas en bases de datos hasta servicios externos y en la nube. APIs
Arquitectura
En el siguiente diagrama se muestra un agente basado en herramientas para llamar a funciones:
Description (Descripción)
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Recibe una consulta
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El agente recibe una consulta o tarea en lenguaje natural del usuario o del sistema que realiza la llamada.
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Busca herramientas
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El agente utiliza metadatos internos o un registro de herramientas para buscar las herramientas, los esquemas y las capacidades relevantes disponibles.
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Selecciona e invoca las herramientas
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El LLM recibe los metadatos de la consulta y la herramienta (por ejemplo, los nombres de las funciones, los tipos de entrada y las descripciones) en su solicitud de datos.
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Elige la herramienta más relevante, construye los argumentos de entrada y devuelve una llamada a una función estructurada.
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Ejecuta la herramienta elegida
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El shell del agente o el ejecutor de herramientas ejecuta la función seleccionada y devuelve el resultado (por ejemplo, una salida de API, un valor de base de datos o un cálculo).
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Devuelve una respuesta
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El LLM pasa los resultados al agente, ya sea directamente o como parte de una solicitud actualizada. A continuación, devuelve un resultado en lenguaje natural.
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Capacidades
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Selección dinámica de herramientas basada en el contexto de la tarea
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Solicitud basada en esquemas (OpenAPI, esquema JSON, interfaz de funciones) AWS
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Interpretación de los resultados y encadenamiento de los resultados en el razonamiento
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Operaciones apátridas o con registro de sesiones
Casos de uso comunes
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Asistentes virtuales con acceso a datos externos
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Calculadoras y estimadoras financieras
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Trabajadores del conocimiento basados en API
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LLMs que invocan SageMaker puntos de AWS Lambda conexión de Amazon y servicios SaaS
Guía para la implementación
Utilice lo siguiente para crear agentes basados en herramientas para llamar a funciones:
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Amazon Bedrock con soporte para llamadas a funciones (Anthropic Claude)
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AWS Lambda como un backend de ejecución de herramientas
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Amazon API Gateway o AWS Step Functions para la organización de herramientas
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Amazon DynamoDB o Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para metadatos de herramientas sensibles al contexto
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Amazon EventBridge Pipelines o AWS Step Functions que mapean estados para enrutar las salidas
Resumen
Los agentes de llamada a funciones basados en herramientas representan un cambio de entender el lenguaje a realizar acciones. Estos agentes recurren a herramientas dinámicas y sensibles al contexto y, al mismo tiempo, mantienen el razonamiento LLM, transformando los asistentes pasivos en sistemas que completan tareas, acceden a los servicios e integran las operaciones comerciales. Este patrón es un componente importante de la IA de los agentes en los entornos empresariales, especialmente cuando se combina con esquemas declarativos, marcos de autorización y sistemas multiagente.
