Tool Use em LLMs
Tool Use é a capacidade de modelos de linguagem acessarem ferramentas externas para executar ações, obter informações atualizadas ou realizar cálculos que não fazem parte de sua capacidade nativa. Em vez de depender apenas de conhecimento pré-treinado, o LLM pode consultar APIs, bancos de dados, interpretadores de código ou sistemas internos para ampliar suas habilidades e atuar como um agente mais completo.
Essa integração transforma o modelo em um componente ativo de automações mais amplas, permitindo que ele siga fluxos de trabalho reais, consulte dados confiáveis e produza resultados que vão muito além de texto.
Tipos de ferramentas que LLMs conseguem usar
As ferramentas conectadas variam conforme a aplicação e o ecossistema da empresa. Cada tipo resolve um conjunto diferente de problemas.
Ferramentas de computação
Usadas quando o LLM precisa realizar cálculos precisos ou executar código.
Calculadoras de alta precisão
Code interpreter para scripts Python
Serviços como Wolfram Alpha para matemática avançada
Ferramentas de busca e recuperação de informação
Permitem que o LLM acesse conhecimento atualizado ou dados estruturados.
Web search para fatos recentes
Query de banco de dados
Busca vetorial para bases de conhecimento internas
APIs externas
Usadas para buscar informações ou acionar sistemas fora do modelo.
Previsão do tempo
Preço de ações
Reservas e consultas de viagem
Envio de emails, notificações e atualizações
Operações com arquivos
Permitem manipular documentos e dados corporativos.
Leitura de PDFs, planilhas e textos
Escrita e transformação de arquivos diversos
Como Tool Use funciona tecnicamente
O modelo não executa ações sozinho. Ele decide qual ferramenta deve ser usada, prepara os parâmetros e aguarda o retorno do sistema que executa a função.
Function Calling
OpenAI, Anthropic e outros provedores implementam Tool Use usando function calling.
O sistema define funções e ferramentas com schemas em JSON
O modelo escolhe quando e qual função chamar
O LLM gera parâmetros estruturados
O backend executa a função real
O resultado volta para o modelo complementar a resposta
ReAct (Reason + Act)
Outro paradigma muito usado.
O modelo explica seu raciocínio
Decide uma ação
Executa uma ferramenta
Recebe uma observação
Ajusta o plano e continua
Esse ciclo cria comportamento mais próximo de agentes autônomos.
Vantagens do Tool Use
Integrar ferramentas externas melhora drasticamente o valor real gerado por LLMs.
Capacidade além do texto
O modelo se conecta ao mundo real e à infraestrutura da empresa.
Informações atualizadas
Busca fatos recentes ou dados do próprio negócio.
Precisão em cálculos e regras
LLMs são estatísticos, não matemáticos. Tool Use remove essa limitação.
Possibilidade de automação completa
Desde consultar dados até criar tickets e enviar emails.
Como implementar Tool Use na prática
Use frameworks que facilitam orquestração
LangChain
OpenAI Function Calling
Anthropic Tool Use
Implementações customizadas com scripts e APIs
Valide inputs e outputs
Nunca execute ferramentas sem validação dos parâmetros gerados.
Defina permissões claras
Somente ferramentas seguras devem estar disponíveis ao modelo.
Acompanhe logs e auditoria
Transparência é essencial para rastrear ações do LLM.