● Архитектура / Уровень: средний / Q2 · 2026 / 12 из 90

Tool use.

способность LLM вызывать функции

Короткий
ответ ↳

Tool use — это способность LLM вызывать внешние функции. Модель сама решает, какой инструмент нужен («поищи в БД» / «отправь письмо»), формирует структурированный вызов, видит результат, продолжает диалог. Базовый кирпич любого AI-агента.

01 Что это

Без tool use LLM может только отвечать текстом. С tool use — может действовать. Вы описываете модели набор функций (имя, что делает, какие параметры), и она в нужный момент возвращает не текст, а структурированный вызов: «вызови search_emails с параметром query="договор с Acme"».

Дальше ваш код выполняет функцию, возвращает результат, модель видит и продолжает.

02 Как работает

В запросе к API передаёте список доступных функций (JSON Schema).
Модель видит запрос пользователя и решает: ответить текстом или вызвать функцию.
Если функция — возвращает имя + аргументы в JSON.
Ваш код вызывает функцию, передаёт результат обратно модели.
Модель формулирует ответ пользователю с учётом результата.

03 В бизнесе

SQL-ассистент. Модель сама пишет SQL и выполняет через tool.
Корпоративный поиск. Tool «search_in_notion», «search_in_drive».
CRM-агент. Tool «create_lead», «update_deal_stage».
DevOps. Tool «get_logs», «restart_service», «open_pr».

04 Подводные камни

Чем больше функций — тем хуже модель выбирает. Держите 5-15 на одного агента.
Plain natural language description работает лучше формальных типов. Описывайте функцию как для джуна.
На необратимых функциях — HITL.
Логируйте все вызовы — это аудит-trail.

// 07

Частые вопросы

01 Чем tool use отличается от function calling?

Это одно и то же. OpenAI называет «function calling», Anthropic — «tool use». Принцип идентичный.

02 MCP заменяет tool use?

Нет, надстраивается. Tool use — низкоуровневый механизм одной модели. MCP — стандарт, как описывать tools, чтобы они работали с любой моделью.

03 Можно ли вызвать несколько функций за раз?

Да, современные модели поддерживают parallel tool calling. Особенно полезно для независимых запросов в разные системы.

Понимаем — учим
работать с Tool use
внутри команды.

Час бесплатной диагностики: разбираем 2–3 ваших процесса и говорим прямо, где AI окупится за квартал, а где брать рано. Знания остаются у вашей команды.

Discovery call · 1 час @Aleksei_Shturbin