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.
Niente gergo, niente formule
In parole semplici, che cos'è?
Un modello linguistico da solo sa solo prevedere testo. Il tool use gli dà le mani. Al modello viene mostrato un elenco di strumenti disponibili, ciascuno con nome, descrizione e input richiesti. A metà risposta, quando decide di averne bisogno (la giacenza, il meteo, una ricerca nel CRM), si ferma ed emette una chiamata strutturata: nome dello strumento e argomenti, scritti in JSON. Il tuo software esegue l'azione reale e restituisce il risultato. Il modello lo legge e continua la risposta con dati veri in mano. Dove si rompe: il modello sceglie strumento e argomenti, quindi una descrizione vaga o un argomento sbagliato producono una chiamata sbagliata. Descrizioni chiare, permessi sull'esecuzione e log completi sono ciò che lo tiene al sicuro.
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Domanda. Chiedi qualcosa che il modello non può sapere dal solo testo.
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Scelta. Il modello prende lo strumento giusto dall'elenco che gli è stato dato.
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Chiamata. Emette una richiesta strutturata: nome dello strumento e argomenti, niente di vago.
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Esecuzione. Il tuo software esegue l'azione reale e restituisce l'esito.
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Risposta. Il modello continua con i dati veri ora nel suo contesto.
Termini che gli stanno vicini.
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.
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.
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.
Leggi§ 04
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