Function Calling
Il function calling è la forma strutturata del tool use: il modello emette una richiesta leggibile dalla macchina che nomina una funzione e i suoi argomenti, scritta in JSON, il tuo codice la valida e la esegue, poi reinserisce il valore di ritorno nella conversazione.
Niente gergo, niente formule
In parole semplici, che cos'è?
Il tool use è l'idea, il function calling è il formato sul filo. Invece di scrivere “ora controllo la giacenza”, il modello emette qualcosa come {tool: “get_stock”, args: {sku: “A-2210”}}. Il tuo codice analizza quel JSON, controlla gli argomenti rispetto a uno schema, esegue la funzione reale e rimette il risultato come messaggio. Il modello non esegue mai niente da solo: scrive un ordine preciso, il tuo sistema è la cucina che lo cucina. Dove si rompe: i modelli possono inventare valori degli argomenti o scegliere la funzione sbagliata quando due si assomigliano. Per questo schema, enum e validazione dal tuo lato non sono optional.
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Dichiara. Dai al modello un elenco di funzioni con nomi, parametri e tipi.
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Emetti. A metà risposta, il modello produce una chiamata JSON: nome della funzione e argomenti.
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Valida. Il tuo codice controlla la chiamata contro lo schema, le chiamate malformate vengono rifiutate.
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Esegui. Una chiamata valida esegue la funzione reale dentro il tuo sistema.
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Continua. Il valore di ritorno torna come messaggio e il modello completa la risposta.
Termini che gli stanno vicini.
Tool Use
Il tool use è la capacità di un modello AI di fare più che scrivere testo: può chiamare strumenti esterni, come cercare in un database, inviare una mail o eseguire un calcolo, emettendo una richiesta strutturata che il software esegue davvero.
LeggiStructured Output
Lo structured output è una modalità in cui il modello è costretto a rispondere in un formato leggibile dalle macchine (JSON, una tabella, uno schema fisso) invece che in testo libero, così la risposta può essere validata, salvata e passata ad altro software senza che un umano la ritrascriva.
LeggiModel Context Protocol
Model Context Protocol (MCP) è uno standard aperto che collega un agente AI ai tuoi strumenti e dati (file, database, CRM, API) con un'unica spina comune, invece di un'integrazione ad hoc per ogni strumento.
Leggi§ 04
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