Un agente que solo puede generar texto tiene un alcance limitado. Para ser realmente útil, necesita poder buscar información actualizada, consultar bases de datos, ejecutar código o interactuar con APIs externas. Eso es exactamente lo que permite el patrón de uso de herramientas (tool use).
En este capítulo del libro Agent Design Patterns exploramos cómo los agentes de IA integran herramientas externas en su flujo de trabajo:
- cómo se definen las herramientas,
- cómo el LLM decide cuál usar,
- cómo genera la llamada a la función y
- cómo procesa el resultado para construir la respuesta final.
Repasamos los principales casos de uso del tool use y practicamos con cinco implementaciones completas y comentadas paso a paso:
- Con LangChain, construyendo un agente que decide de forma autónoma cuándo invocar una herramienta de búsqueda para responder consultas
- Con CrewAI, implementando un agente financiero con rol, objetivo y herramienta de consulta de precios de acciones, orquestado por una Crew.
- Con Google ADK, en tres variantes:
- un agente de búsqueda web con Google Search integrado,
- un agente calculadora que escribe y ejecuta código Python en un entorno seguro,
- y un agente que busca información en datastores privados usando Vertex AI Search con streaming y metadatos de fundamentación
Cada ejemplo está desglosado paso a paso con explicaciones detalladas de cada componente: decoradores, runners, servicios de sesión, ejecutores de código y tipos de eventos, para que entiendas cómo encajan todas las piezas.
¡Vamos a darle herramientas a nuestros agentes! 🛠️
Uso de herramientas en agentes de IA (tool use): qué es, cuándo usarlo y cómo implementarlo con LangChain, CrewAI y Google ADK