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.

Cablea una herramienta
- En el lienzo, agrega el nodo de la herramienta:
- MCP Client / MCP Tool — cualquier integración conectada (Airtable, Slack, Postgres…).
- HiveApp — una instancia de Tool (CRM, Kanban, Inventario, Analytics, Chat).
- 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).
- 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.
Conectar integraciones
Conecta servicios externos — bases de datos, SaaS, mensajería, nube — con credenciales u OAuth; cada uno se vuelve un servidor MCP usable por tu IA.
Conecta un número de WhatsApp a HiveFlow y convierte cualquier flow en un bot: sesión por QR, opción de API oficial, herramientas, contexto por número y human takeover.