Function calling (tool use)
Function calling is het mechanisme waarmee een LLM besluit een externe functie of API aan te roepen met gestructureerde parameters, in plaats van alleen tekst te genereren.
Function calling transformeert LLMs van tekst-generators naar acties-orkestrators. Je definieert functies (met JSON-schema voor parameters), geeft ze mee aan het model, en het LLM kan besluiten er één (of meer) aan te roepen op basis van de gebruikersvraag. Claude, GPT-4 en Gemini ondersteunen dit native. De volgende laag — MCP (Model Context Protocol) — standaardiseert hoe functies worden blootgesteld aan elk model.
Voorbeeld
Een support-chatbot heeft tools: get_order_status(order_id), create_support_ticket(issue), check_stock(product_id). Vraag 'waar is mijn pakket?' → LLM roept get_order_status aan → krijgt JSON terug → formuleert antwoord in natuurlijke taal.
Veelgestelde vragen
Function calling of agentic AI?
Function calling is een primitive. Agentic AI stapelt er loops, planning en geheugen op. Één function call = één actie; een agent doet meerdere function calls in sequence met tussenreflectie.
Wat is het risico bij function calling?
Oncontroleerbare acties als je het model tools geeft die bestanden deleten, emails sturen of payments doen. Best practice: principle of least privilege, human-in-the-loop voor irreversible acties.
Werkt MCP met elke LLM?
MCP is open-source en model-agnostic. Claude native, community-integraties voor GPT en open-source modellen. Adoption groeit snel sinds eind 2024.
Gerelateerde termen
Verder lezen
- → Onze dienst: GEO