◆ Agentes y protocolos

Tool use

También conocido como: Function calling · Tool calling · Uso de herramientas

Tool use (o function calling) es la capacidad del LLM de decidir, durante una conversación, llamar a funciones externas — APIs, bases de datos, scripts — y usar el resultado para construir su respuesta. Es el puente entre "lenguaje" y "acción".

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// Definición extendida

El proveedor del modelo (Anthropic, OpenAI, Google) define un protocolo: tú declaras qué herramientas existen (nombre, descripción, parámetros JSON schema) y el modelo, en lugar de responder texto, devuelve una intención de llamada — "ejecuta search_database con query=…". Tu código ejecuta la función, devuelve el resultado al modelo, y este produce la respuesta final integrando ese dato. Tool use convierte al LLM en algo mucho más potente que un generador de texto: ahora puede consultar precios reales, mandar emails, crear tickets, leer archivos, hacer cálculos exactos. Es la base sobre la que se construyen los agentes — un agente es básicamente un loop de tool use con memoria. La calidad de tool use varía mucho entre modelos: Claude (Anthropic) y GPT (OpenAI) llevan ventaja clara en 2026; los modelos baratos suelen fallar en tool calling complejo. El error típico al implementar tool use es declarar 30 tools y esperar que el modelo elija bien. La regla operativa: 3-7 tools máximo por agente, nombres claros, descripciones cortas pero específicas, parámetros con tipos estrictos y ejemplos. Si el modelo elige mal o alucina parámetros, casi siempre es problema de descripciones, no del modelo.

// Ejemplo en StratoAI

Cómo lo usamos en producción

Claude Code es tool use en estado puro: el modelo tiene tools de filesystem (Read, Edit, Write), shell (Bash), búsqueda (Grep, Glob), web (WebFetch, WebSearch) y orquestación (Agent, Task). Sesiones de horas funcionan porque la disciplina de tools es seria — cada herramienta tiene contrato claro, los outputs vuelven al modelo en formato consistente, y los errores se manejan con reintentos. Esa misma arquitectura es la que se replica en agentes custom para clientes.

// Cuándo importa

Para qué te importa esto

Cuando necesitas que un LLM consulte datos en tiempo real (precios, stock, agenda)
Cuando la respuesta debe ejecutar una acción (mandar email, crear factura, mover ficha CRM)
Cuando comparas modelos para un agente — la calidad de tool use suele ser el factor decisivo, no el ranking de benchmarks
Cuando un agente alucina nombres de funciones — toca revisar descripciones y schema, no escalar el modelo

// Herramientas del directorio

Donde aplica este término

Claude

Anthropic

El modelo que razona en serio. La columna vertebral del taller.

OAI

OpenAI

El otro grande. GPT-5 + GPT Image + Sora viven aquí.

Claude Code

Anthropic

El cerebro del taller. Si se cae, el día se cae.

MCP

MCP servers

Anthropic + ecosistema

El protocolo que convierte a Claude Code en agente real con herramientas reales.

// Términos relacionados

Sigue tirando del hilo

LLM

Un LLM (Large Language Model) es un modelo de inteligencia artificial entrenado sobre cantidades enormes de texto para predecir la siguiente palabra y, con eso, generar lenguaje, razonar, escribir código y seguir instrucciones.

Agente IA

Un agente IA es un sistema que usa un LLM como cerebro para ejecutar tareas en el mundo real: planifica pasos, llama herramientas, observa el resultado y vuelve a decidir hasta cumplir el objetivo. La diferencia con un chatbot es que actúa, no solo responde.

SKL

Skill

Una skill es una capacidad reutilizable que se le instala a un agente IA: un paquete con instrucciones, plantillas y herramientas que el modelo invoca cuando detecta que la tarea encaja. Es la forma de darle "oficios" especializados a un agente generalista sin reentrenarlo.

MCP

MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto, propuesto por Anthropic en 2024, para conectar LLMs con herramientas y fuentes de datos externas. Es el "USB-C" de los agentes: defines un servidor MCP una vez y cualquier cliente compatible (Claude, Cursor, IDEs) lo enchufa.

API

Una API (Application Programming Interface) es la puerta de entrada que expone un servicio para que otros programas la usen. En el contexto IA, "consumir la API de Claude" significa enviar peticiones HTTP autenticadas a Anthropic y recibir respuestas del modelo, en vez de usar la web de chat.

¿Cómo aplica
esto a tu negocio?

Las definiciones son el primer paso. Convertir el concepto en operación 24/7 dentro de tu empresa es el siguiente. Hablemos en una Contact Call de 30 minutos sin compromiso.

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