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Tecnología

¿Qué es tool use en agentes?

Publicado: 2026-04-25 · Actualizado: 2026-04-25

Tool use (también llamado function calling o tool calling) es la capacidad de un LLM de invocar funciones externas durante su razonamiento, recibir el resultado y continuar. Es la base de los agentes: sin tool use el LLM solo genera texto, con tool use ejecuta acciones reales sobre APIs, bases de datos, navegadores y sistemas. NexoSmart expone tools vía MCP (Model Context Protocol), el estándar abierto creado por Anthropic.

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Tools expuestas en el MCP server NexoSmart

NexoSmart 2026

JSON Schema
Estándar de definición de tools

OpenAI / Anthropic

¿Cómo funciona tool use en el modelo?

El LLM recibe en el system prompt una lista de tools con su schema JSON (nombre, descripción, parámetros). Cuando decide usar una, emite un mensaje estructurado con el nombre y argumentos. El runtime ejecuta la función real y devuelve el resultado al LLM, que continúa razonando.

¿Qué es MCP y por qué lo usa NexoSmart?

MCP (Model Context Protocol) es el estándar abierto que define cómo un LLM se conecta a herramientas y fuentes de datos. NexoSmart corre un MCP server propio (en /mcp) que expone tools como list_services, get_case_study y request_quote. Cualquier agente compatible (Claude, Cursor, Qwen) puede conectarse.

¿Qué tipos de tools son típicos?

Cinco categorías: lectura de datos (DB queries, API GETs), escritura (creates, updates), automatización web (Playwright), comunicación (email, WhatsApp, Slack) y razonamiento auxiliar (calculadora, code interpreter).

  • Lectura: DB, APIs, archivos, scrapers
  • Escritura: creates, updates, deletes
  • Web: Playwright + anti-detección
  • Comunicación: email, WhatsApp, Slack
  • Auxiliar: calc, code interpreter, OCR

¿Cómo se evita que el agente use mal una tool?

Tres capas: schema validation (argumentos tipados), guardrails (reglas que impiden combos peligrosos), y human-in-the-loop para tools sensibles. NexoSmart marca tools como "auto" o "approval-required" en el manifest.

Preguntas frecuentes

Sí, son sinónimos. OpenAI lo llamó "function calling" y Anthropic lo extendió como "tool use".

El runtime valida contra JSON Schema y devuelve error si falta o sobra. El LLM corrige en el siguiente turno.

Sí. El LLM llama tool A, recibe resultado, decide llamar tool B con el output de A. Esto es la base del agentic behavior.

Escrito por Maximiliano Rodríguez, Fundador y Director de NexoSmart

Última actualización: abril de 2026

Fuentes

  1. Model Context Protocol

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