KI kann heutzutage viel mehr als nur chatten. Wir bewegen uns über den Punkt hinaus, an dem KI nur ein Gesprächspartner ist, und treten in eine Ära ein, in der sie ein aktiver Mitarbeiter ist, der bereit ist, die Ärmel hochzukrempeln und Dinge zu erledigen. Anstatt nur Fragen zu beantworten, kann KI jetzt Aufgaben ausführen, sich mit anderer Software verbinden und ziemlich komplizierte Arbeitsabläufe automatisieren.
Die Magie hinter diesem Wandel ist eine Funktion von OpenAI namens OpenAI Tool Use.
Dies ist die Technologie, die die Lücke zwischen einer Person, die etwas in einfachem Deutsch fragt (wie „Was ist der Status meiner Bestellung?“), und der spezifischen, strukturierten Aktion, die ein Computer ausführen muss (wie das Ausführen einer Abfrage in einer Datenbank), überbrückt.
In diesem Leitfaden werden wir aufschlüsseln, was OpenAI Tool Use tatsächlich ist, wie es hinter den Kulissen funktioniert, wo es am nützlichsten ist und auf welche häufigen Probleme Sie stoßen werden, wenn Sie versuchen, selbst damit zu entwickeln. Wir werden uns auch ansehen, wie moderne Plattformen es Ihnen ermöglichen, die komplizierten Teile zu überspringen und leistungsstarke KI-Agenten in wenigen Minuten einsatzbereit zu haben.
Was ist OpenAI Tool Use?
Einfach ausgedrückt, ermöglicht OpenAI Tool Use einem großen Sprachmodell (LLM) zu erkennen, wann es pausieren und Informationen aus der Außenwelt abrufen oder eine Aktion ausführen muss, um die Anfrage eines Benutzers zu beantworten. Anstatt nur zu raten oder sich etwas auszudenken, kann das Modell sagen: „Moment, hierfür muss ich ein Tool verwenden“ und dann die erhaltenen Informationen nutzen, um eine vollständige, genaue Antwort zu geben.
Vielleicht haben Sie das schon einmal als „Function Calling“ gehört. OpenAI Tool Use ist nur der neue, offizielle Name für dasselbe Konzept. Sie tun genau dasselbe, aber „Tools“ ist der Begriff, den OpenAI jetzt und in Zukunft verwendet.
Stellen Sie sich das LLM wie eine wirklich schlaue Empfangskraft vor. Wenn Sie nach der Durchwahl eines Kollegen fragen, rät die Empfangskraft nicht einfach. Sie schaut im Firmenverzeichnis (dem Tool) nach und gibt Ihnen dann die richtige Nummer. Das LLM macht dasselbe, aber seine „Tools“ können jede Funktion oder API sein, auf die Sie ihm Zugriff gewähren.
Eine wichtige Sache, die man sich merken sollte, ist, dass das Modell das Tool nicht selbst ausführt. Es erzeugt lediglich ein sauber strukturiertes JSON-Objekt, das im Grunde eine Anfrage an Ihre Anwendung ist und besagt: „Hey, ich möchte, dass du dieses spezielle Tool mit diesen spezifischen Informationen ausführst.“ Ihr eigener Code ist immer noch dafür verantwortlich, dieses Tool tatsächlich auszuführen und die Ergebnisse zurückzumelden.
Wie OpenAI Tool Use funktioniert: Vom Prompt zur Aktion
Obwohl die Technologie komplex ist, folgt der Prozess einer ziemlich logischen, schrittweisen Konversation zwischen Ihrer App und dem Modell. Diesen Ablauf zu verstehen, ist der Schlüssel, um zu begreifen, warum es so leistungsstark ist und wo die Herausforderungen bei der Implementierung auftreten.
Der sechs-Schritte-Workflow von OpenAI Tool Use
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Schritt 1: Sie definieren Ihre Tools. Zuerst müssen Sie dem Modell mitteilen, welche Tools ihm zur Verfügung stehen. Dies geschieht, indem Sie ihm eine Liste von Funktionen geben und beschreiben, was jede einzelne tut und welche Informationen (oder Argumente) sie benötigt. Zum Beispiel würde ein
check_order_status-Tool eineorder_idbenötigen. -
Schritt 2: Der Benutzer fragt nach etwas. Ein Benutzer sendet eine Nachricht, wie z. B.: „Können Sie die Bestellung #54321 für mich überprüfen?“
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Schritt 3: Das Modell entscheidet, dass ein Tool benötigt wird. Das LLM betrachtet die Anfrage des Benutzers und erkennt, dass sie perfekt zum zuvor definierten
check_order_status-Tool passt. -
Schritt 4: Das Modell fordert einen Tool-Aufruf an. Anstelle eines normalen Satzes sendet das Modell einen strukturierten Befehl zurück, der im Wesentlichen besagt:
run_tool('check_order_status', order_id='54321'). -
Schritt 5: Ihre Anwendung erledigt die Arbeit. Ihr Code empfängt diesen Befehl, ruft Ihr internes Bestellverwaltungssystem auf, um den Status für die Bestellung #54321 zu finden, und erhält eine Antwort wie „Status: Versandt“.
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Schritt 6: Sie senden das Ergebnis an das Modell zurück. Schließlich rufen Sie das LLM noch einmal auf, aber diesmal fügen Sie das Ergebnis Ihres Tools bei. Das Modell nimmt diese neuen Informationen und formuliert eine freundliche, für Menschen lesbare Antwort, wie z. B.: „Ich habe die Bestellung #54321 für Sie überprüft, und sie wurde bereits versandt!“
Die Stärken und Schwächen beim Entwickeln mit OpenAI Tool Use
OpenAI Tool Use öffnet wirklich die Tür zur Entwicklung von KI-Agenten, die selbstständig handeln können. Aber der Versuch, diese Systeme von Grund auf zu entwickeln, bringt seine eigenen, sehr realen Herausforderungen mit sich.
Die Stärken: Was Sie tatsächlich mit OpenAI Tool Use entwickeln können
Der offensichtlichste und wirkungsvollste Anwendungsfall liegt im automatisierten Kundensupport. Ein KI-Agent kann mehr als nur FAQ-Antworten ausgeben und anfangen, echte Support-Aufgaben zu übernehmen. Zum Beispiel könnte er Bestelldetails nachschlagen, eine Rückerstattung oder Rücksendung bearbeiten, die Lieferadresse eines Kunden in Ihrem System aktualisieren oder sogar eine Demo mit einem Vertriebsmitarbeiter buchen.
Sie können auch intelligente interne Assistenten für Ihr eigenes Team erstellen. Stellen Sie sich eine KI vor, die mit der internen Software Ihres Unternehmens interagieren kann. Sie könnte HR-Fragen beantworten, indem sie das Mitarbeiterhandbuch durchsucht, ein neues IT-Support-Ticket in Jira Service Management erstellt oder ein bestimmtes Dokument aus Confluence oder Google Docs heraussucht.
Im Kern verwandelt OpenAI Tool Use ein LLM in eine natürlichsprachliche Schnittstelle für so gut wie jede API, sei es Ihre eigene interne Datenbank oder eine öffentliche wie ein Wetterdienst.
Die Schwächen: Herausforderungen eines DIY-Ansatzes
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Es ist ein enormes Programmier-Kopfzerbrechen: Das manuelle Definieren von Tools bedeutet, detaillierte JSON-Schemata zu schreiben und zu pflegen. Das ist eine mühsame Arbeit, die Entwicklerzeit kostet und voller Möglichkeiten für winzige Fehler ist, deren Behebung ein Albtraum ist.
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Die Dinge können unzuverlässig werden:
Dies zwingt Sie dazu, viel Zeit mit der Feinabstimmung von Prompts und dem Schreiben von Validierungslogik und Fehlerbehandlungscode zu verbringen, nur um die Dinge am Laufen zu halten.
Das Modell wählt nicht immer das richtige Werkzeug für die Aufgabe aus, oder es könnte ‚halluzinieren‘ und versuchen, Argumente zu verwenden, die gar nicht existieren. -
Es skaliert nicht gut: Wenn Sie immer mehr Tools hinzufügen, kann die Genauigkeit des Modells sinken. Der offizielle Rat von OpenAI ist, sich auf weniger als 20 Tools gleichzeitig zu beschränken. Wenn Sie mehr benötigen, müssen Sie eine komplexe Logik in Ihrer Anwendung entwickeln, um verschiedene „Modi“ oder „Zustände“ zu verwalten, um sicherzustellen, dass das Modell nur die relevanten Tools zur richtigen Zeit sieht.
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Die Orchestrierung ist knifflig: Der sechs-Schritte-Workflow, über den wir gesprochen haben? Der ist nicht automatisch. Sie müssen den gesamten Code schreiben, der die Hin- und Her-Konversation verwaltet, die Antworten des Modells versteht, die Funktionen ausführt und Fehler bei jedem einzelnen Schritt elegant behandelt.
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Das Testen ist wirklich beängstigend: Wie testet man sicher eine KI, die die Befugnis hat, echte Rückerstattungen zu veranlassen oder Kundendaten zu ändern? Ohne eine dedizierte Simulationsumgebung riskieren Sie kostspielige Fehler oder, noch schlimmer, beeinträchtigen echte Kunden, während Sie sich noch in der Entwicklung befinden. Allein das ist eine massive Hürde, um mit Zuversicht zu starten.
Ein intelligenterer Weg: Der Plattform-Ansatz
Obwohl Sie diese agentenbasierten Systeme von Grund auf erstellen können, machen die Herausforderungen es für viele Teams oft zu einem unpraktischen Projekt. Genau aus diesem Grund sind KI-Support-Plattformen entstanden, um Ihnen die ganze schwere Arbeit abzunehmen.
OpenAI Tool Use: Eigenbau vs. Nutzung einer KI-Plattform wie eesel AI
Eine dedizierte Plattform verbirgt die gesamte zugrunde liegende Komplexität von OpenAI Tool Use. Sie bietet Ihnen eine einfache, leistungsstarke und sichere Möglichkeit, KI-Agenten zu erstellen, ohne sich in den technischen Details zu verzetteln.
| Funktion | Eigenbau mit OpenAI APIs | Mit eesel AI |
|---|---|---|
| Einrichtungszeit | Wochen oder Monate Entwicklungszeit. | In Minuten live gehen mit einem Self-Service-Dashboard und Ein-Klick-Helpdesk-Integrationen. |
| Tool-Definition | Herumschlagen mit manuellem, fehleranfälligem JSON-Code. | Visueller Prompt-Editor zur Definition von benutzerdefinierten Aktionen, Persönlichkeit und Eskalationsregeln ohne jeglichen Code. |
| Orchestrierung | Erfordert benutzerdefinierten Code für den gesamten mehrstufigen Workflow. | Eine vollständig anpassbare, integrierte Workflow-Engine, die den gesamten Tool-Use-Prozess für Sie übernimmt. |
| Testen & Sicherheit | Hohes Risiko; Sie müssen Ihre eigene Testumgebung erstellen. | Risikofreier Simulationsmodus, der Ihre KI an Tausenden von früheren Tickets testet, um Ihnen vor dem Start zu zeigen, wie sie sich verhalten wird. |
| Integrationen | Jede einzelne API-Verbindung von Grund auf neu erstellen. | Sofortige Verbindung zu Wissensquellen wie früheren Tickets, Zendesk und Slack. |
| Wartung | Eine andauernde technische Aufgabe zum Aktualisieren und Debuggen. | Eine vollständig verwaltete Plattform, die im Hintergrund ständig verbessert und aktualisiert wird. |
Wie eesel AI die Workflows von OpenAI Tool Use für Support-Teams vereinfacht
Mit eesel AI schreiben Sie kein JSON. Sie verwenden einfach einen einfachen Prompt-Editor, um der KI mitzuteilen, welche Aktionen sie ausführen kann, wie z. B. eine Bestellung in Shopify nachzuschlagen oder ein Ticketfeld in Zendesk zu aktualisieren. eesel kümmert sich darum, Ihre Anweisungen in einfachem Deutsch in ein für das Modell verständliches Tool zu übersetzen.
eesel AI behandelt auch automatisch Ihre verbundenen Wissensdatenbanken, wie Ihr Help Center, frühere Tickets und interne Wikis, als Tools, die die KI verwenden kann, um Antworten zu finden. Dies erspart Ihnen den massiven Aufwand, Ihr eigenes komplexes Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System aufzubauen und zu pflegen.
Der Simulationsmodus ist ein echter Lebensretter. Er beseitigt das Risiko des DIY-Ansatzes vollständig, indem er Ihnen genau zeigt, wie sich Ihr KI-Agent und seine Tools bei echten Kundenproblemen verhalten werden. So können Sie seine Leistung optimieren und perfektionieren, bevor er jemals mit einem einzigen Kunden spricht.
Abschließende Gedanken zu OpenAI Tool Use
OpenAI Tool Use ist eine bahnbrechende Technologie, die es KI ermöglicht, vom reinen Reden zum tatsächlichen Handeln überzugehen. Sie macht echte KI-Agenten zur Realität und erschließt das Potenzial, komplexe Aufgaben zu automatisieren und sich tief in die von Ihnen bereits genutzte Software zu integrieren.
Aber all diese Macht bringt eine Menge Komplexität mit sich. Ein zuverlässiges, skalierbares und sicheres agentenbasiertes System von Grund auf zu entwickeln, ist ein ernsthaftes Ingenieursprojekt.
Plattformen wie eesel AI bieten eine dringend benötigte Vereinfachungsebene, indem sie die mühsame Orchestrierung, das Testen und die Wartung für Sie übernehmen. So können Sie die volle Leistung von agentenbasierter KI nutzen und sich auf das konzentrieren, was Sie am besten können: ein fantastisches Kundenerlebnis zu gestalten und zu liefern.
Erstellen Sie intelligentere KI-Agenten, schneller mit OpenAI Tool Use
Sind Sie bereit, leistungsstarke KI-Agenten für Ihr Support-Team zu erstellen, ohne den ganzen Aufwand? Testen Sie eesel AI kostenlos und sehen Sie, wie Sie in nur wenigen Minuten einen benutzerdefinierten KI-Agenten starten können, der echte Aktionen ausführt.
Häufig gestellte Fragen
OpenAI Tool Use ermöglicht es einem großen Sprachmodell (LLM), zu bestimmen, wann es externe Informationen benötigt oder eine Aktion ausführen muss. Es erlaubt dem Modell zu „pausieren“, die Ausführung eines spezifischen Tools durch Ihre Anwendung anzufordern und dann die Ergebnisse zu verwenden, um eine genaue Antwort zu geben oder eine Aufgabe zu erledigen. Dies überbrückt die Lücke zwischen natürlichsprachlichen Anfragen und strukturierten Computeraktionen.
Der Prozess umfasst die Definition von Tools für das Modell, die Anfrage eines Benutzers, die Entscheidung des Modells, welches Tool verwendet werden soll, und die anschließende Generierung eines strukturierten Tool-Aufrufs. Ihre Anwendung führt diesen Tool-Aufruf aus, erhält Ergebnisse und sendet sie an das Modell zurück. Schließlich verwendet das Modell diese Ergebnisse, um eine für Menschen lesbare Antwort zu formulieren.
OpenAI Tool Use ist leistungsstark für die Automatisierung von Aufgaben im Kundensupport, wie das Nachschlagen von Bestelldetails oder die Bearbeitung von Rückerstattungen. Es ermöglicht auch intelligente interne Assistenten für Teams, wodurch KI mit interner Software für HR-Anfragen, IT-Support oder die Dokumentenabfrage interagieren kann. Im Wesentlichen verwandelt es ein LLM in eine natürlichsprachliche Schnittstelle für fast jede API.
Die Implementierung von OpenAI Tool Use von Grund auf kann ein erhebliches Programmier-Kopfzerbrechen sein, aufgrund der manuellen Definition von JSON-Schemata und der Komplexität der Verwaltung eines unzuverlässigen Modells. Es stellt auch Skalierbarkeitsprobleme bei einer hohen Anzahl von Tools dar, erfordert umfangreichen benutzerdefinierten Code für die Orchestrierung und macht sicheres Testen zu einer großen Hürde.
Wenn Sie mehr Tools hinzufügen, kann die Genauigkeit des Modells bei der Auswahl des richtigen Tools abnehmen. OpenAI empfiehlt, sich auf weniger als 20 Tools gleichzeitig zu beschränken, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Bei mehr Tools müssen Entwickler oft eine komplexe Logik implementieren, um verschiedene „Modi“ oder „Zustände“ zu verwalten, um dem Modell zu einem bestimmten Zeitpunkt nur relevante Tools zur Verfügung zu stellen.
Plattformen wie eesel AI vereinfachen OpenAI Tool Use durch die Bereitstellung eines visuellen Editors zur Definition von Aktionen ohne Code, einer integrierten Workflow-Engine für die Orchestrierung und eines risikofreien Simulationsmodus zum Testen. Sie bieten auch sofortige Integrationen mit Wissensquellen und verwalten die laufende Wartung, was die Entwicklungszeit und -komplexität erheblich reduziert.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
