Araç kullanımı
Tool Use
D3 · İstem, bağlam, RAG, araçlar ve ajanlar
Araç kullanımı, bir modelin çıktısının yapılandırılmış bir işlevi veya haricî yeteneği seçmek ya da çağırmak ve sonucunu işlemek için kullanıldığı uygulama örüntüsüdür; sağlayıcı dokümantasyonu bunu işlev çağrısı veya araç çağrısı olarak adlandırabilir.
İnceleme durumu: 2026-11-26
Teknik açıklama
Bir sistem, modelin ürettiği işlev veya araç isteğini işleyebilir, seçilen yapılandırılmış işlevi çalıştırabilir ve sonucu sonraki bir model adımına girdi olarak döndürebilir.
Kavramsal sınırlar
Araç kullanımı tek başına özerk bir ajan değildir; atıf yapılan döngü yalnızca işlev seçimini, çalıştırmayı ve sonucun geri verilmesini gösterir. İşlev çağrısı ve araç çağrısı sağlayıcı arayüz adlarıdır; sağlayıcılar arasında ortak bir protokol kanıtı değildir.
Sağlayıcıdan bağımsız örnek
Seyahat asistanı, bavul önerisi vermeden önce hava durumu hizmetini çağırır.
Sınırlılıklar
Araç etkin sistemler, özellikle model çıktısı haricî sistemlere veya güvenilmeyen veri kaynaklarına ulaşabildiğinde güvenlik ve aşağı akış eylem riskleri ekler. Yapılandırılmış çağrı veya şemaya uyan argümanlar, istenen eylemin yetkili, güvenli veya olgusal olarak uygun olduğunu göstermez.
İlişkili kavramlar
Atomik iddialar ve kanıt
1.1NIST AI 100-2e2025, Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
- Kaynak
- NIST AI 100-2e2025, Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Section 3.5 printed p. 54: model output, function call, and results returned in next prompt
- Desteklenen iddia
- NIST, LLM tabanlı ajanları model çıktısını belirli girdilerle bir işlevi seçmek ve çağırmak için işleyen ve sonuçları sonraki istemin parçası olarak döndüren sistemler şeklinde açıklar.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, bir ajan araç çağrısı döngüsünü açıklar ve araç etkin her uygulamanın ajan olmasını gerektirmez.
2.1NIST AI 100-2e2025, Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
- Kaynak
- NIST AI 100-2e2025, Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology of Attacks and Mitigations
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Section 3.5 printed p. 54: tool-enabled agent security risks
- Desteklenen iddia
- Ajanlar araçlar kullanarak eylem alabildiğinde, istem enjeksiyonu saldırıları keyfî kod çalıştırma veya veri sızdırma gibi riskler oluşturabilir.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bu, savunmasız tasarımlar hakkında bir tehdit ifadesidir ve her araç çağrısının zarar verdiğini göstermez.
3.1OpenAI API, Function calling
- Kaynak
- OpenAI API, Function calling
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Function calling guide: ‘A function call or tool call’ definition
- Desteklenen iddia
- OpenAI, kullanılabilir bir aracı isteyen model yanıtı için hem “function call” hem “tool call” ifadelerini kullanır; Anthropic ise araç kullanımını işlev çağrısı olarak da adlandırır.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bunlar ilişkili arayüz örüntüleri için sağlayıcı dokümantasyonu adlarıdır; sağlayıcılar arasında özdeş protokolü, çalıştırma modelini veya güvenlik özelliğini kanıtlamaz.
3.2Anthropic API, Tool use with Claude
- Kaynak
- Anthropic API, Tool use with Claude
- Kaynak rolü
- Yetkili kaynak
- Tam konum
- Tool use overview: ‘Tool use (also called function calling)’
- Desteklenen iddia
- OpenAI, kullanılabilir bir aracı isteyen model yanıtı için hem “function call” hem “tool call” ifadelerini kullanır; Anthropic ise araç kullanımını işlev çağrısı olarak da adlandırır.
- Son doğrulama
- Gözden geçirme tarihi
- Kapsam sınırlaması
- Bunlar ilişkili arayüz örüntüleri için sağlayıcı dokümantasyonu adlarıdır; sağlayıcılar arasında özdeş protokolü, çalıştırma modelini veya güvenlik özelliğini kanıtlamaz.