もう少し詳しく

計算、検索、データの取得などを外部のプログラムに任せます。モデルが呼び出し内容を決め、実際の処理をアプリケーション側が行う構成が一般的です。

ツール利用は、言語モデルの推測だけでは計算、検索、更新などの確実な処理を行えないという課題を補います。モデルが選ぶ引数を検証し、アプリケーション側で認証・権限・エラー処理を担い、実行結果を次の判断へ安全に渡します。

HISTORY

開発された年代と歴史

この用語を大きな流れで見ると、2020年代〜に発展してきました。

  1. 1970年代〜プログラムが外部手続きやデータベースを呼び出す考えが発展。
  2. 2023Toolformerや各社のfunction callingが、LLMがAPIを選んで引数を作る流れを広めた。
  3. 現在エージェントが検索、コード実行、ファイル操作などを安全な権限内で使う基盤になった。

キーマン・関わった研究者

Toolformer研究チーム、OpenAI・Anthropic・GoogleのAPI研究者

技術の変遷

固定的な連携 → 関数呼び出し → 権限付きエージェントのツール選択

理解のポイント

  • 検索や計算などを外部プログラムに任せ、言語モデルだけでは得られない結果を取り込みます。
  • モデルが呼び出しを提案することと、アプリケーションが実際に実行することは別の段階です。
  • 実行したつもりの文章ではなく、ツールから返った成功・失敗や結果の内容を確認します。
FOR EXAMPLE

たとえば、こんな場面で

質問された合計金額を計算ツールで求め、結果を回答に反映します。

覚えておきたいこと

モデルの出力だけで操作が完了するわけではありません。ツール側の権限や実行結果の確認が必要です。

参考資料

Anthropic — Building effective agents