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Integraciones

Agregar herramientas a agentes (function calling)

Dale herramientas a cualquier LLM Agent — integraciones MCP y herramientas de Hive Apps — y deja que el modelo decida cuándo llamarlas, con ejecución multi-ronda.

El function calling es cómo tus agentes actúan: en vez de solo escribir texto, el modelo puede llamar herramientas — consultar una base de datos, crear un contacto en el CRM, mover una tarjeta del Kanban, pegarle a una API — y usar los resultados en su respuesta. En HiveFlow, las herramientas son simplemente nodos cableados hacia el LLM Agent.

Configuración del nodo LLM con proveedor, modelo y herramientas

Cablea una herramienta

  1. En el lienzo, agrega el nodo de la herramienta:
  2. Conéctalo hacia el nodo LLM Agent (hacia el nodo, no después de él — eso es lo que lo vuelve herramienta en lugar de paso secuencial).
  3. Doble clic en el nodo LLM y activa Function Calling. La sección Built-in Tools lista lo que el modelo ya puede llamar.

Genius puede hacer este cableado por ti: "conecta mi CRM al agente de ventas".

Soporte por proveedor

El function calling necesita un par proveedor/modelo que lo soporte — modelos de OpenAI, Anthropic, Gemini, Vertex, Azure, Bedrock, Groq, Mistral, HuggingFace y Friendli califican (Perplexity no). El formulario del LLM solo muestra la sección de herramientas para pares soportados, y avisa si un nodo de herramienta está conectado a uno no soportado.

Cómo funciona la ejecución

En tiempo de ejecución el modelo recibe las definiciones de herramientas y decide — por mensaje — si responder directo o llamar herramientas. HiveFlow ejecuta las llamadas (en varias rondas si el modelo encadena herramientas), le devuelve los resultados, y el modelo produce la respuesta final.

Audita todo en la Console → Function Calling Process del nodo LLM: cada ronda, la decisión del modelo, el ✓/✗ y duración de cada herramienta, y la respuesta final.

Tips de diseño

  • Pocas herramientas bien nombradas ganan a muchas vagas — el modelo elige mejor.
  • Pon reglas de uso en el Objective ("siempre verifica inventario antes de prometer stock").
  • Usa Skills para conocimiento y herramientas para acciones — no hagas al modelo llamar una herramienta por cosas que simplemente debería saber.

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