A IA está a fazer muito mais do que apenas conversar hoje em dia. Estamos a ultrapassar a fase em que a IA é apenas um parceiro de conversação e a entrar numa era em que é um colaborador ativo, pronto a arregaçar as mangas e a pôr mãos à obra. Em vez de apenas responder a perguntas, a IA pode agora executar tarefas, ligar-se a outro software e automatizar fluxos de trabalho bastante complicados.
A magia por trás desta mudança é uma funcionalidade da OpenAI chamada OpenAI Tool Use.
Esta é a tecnologia que faz a ponte entre uma pessoa que pergunta algo em linguagem corrente (como, "Qual é o estado da minha encomenda?") e a ação específica e estruturada que um computador precisa de tomar (como executar uma consulta numa base de dados).
Neste guia, vamos analisar o que é realmente o OpenAI Tool Use, como funciona nos bastidores, onde é mais útil e as dores de cabeça comuns que encontrará ao tentar construir com ele. Também veremos como as plataformas modernas podem permitir que salte as partes complicadas e coloque agentes de IA poderosos a funcionar em minutos.
O que é o OpenAI Tool Use?
Simplificando, o OpenAI Tool Use permite que um modelo de linguagem grande (LLM) saiba quando precisa de fazer uma pausa para obter informações do mundo exterior ou executar uma ação para responder ao pedido de um utilizador. Em vez de apenas adivinhar ou inventar algo, o modelo pode dizer: "Espere, preciso de usar uma ferramenta para isto" e, em seguida, usar as informações que recebe para dar uma resposta completa e precisa.
Talvez já tenha ouvido falar disto como "function calling". OpenAI Tool Use é apenas o novo nome oficial para o mesmo conceito. Fazem exatamente a mesma coisa, mas "tools" (ferramentas) é o termo que a OpenAI está a usar agora e para o futuro.
Pense no LLM como um rececionista muito inteligente. Se pedir a extensão telefónica de um colega, o rececionista não adivinha. Ele consulta a lista de contactos da empresa (a ferramenta) e, em seguida, dá-lhe o número correto. O LLM faz a mesma coisa, mas as suas "ferramentas" podem ser qualquer função ou API à qual lhe conceda acesso.
Um ponto-chave a recordar é que o modelo não executa a ferramenta em si. Ele apenas produz um objeto JSON bem estruturado que é basicamente um pedido para a sua aplicação, a dizer: "Olá, preciso que executes esta ferramenta específica com esta informação específica." O seu próprio código continua responsável por executar essa ferramenta e reportar os resultados.
Como funciona o OpenAI Tool Use: do prompt à ação
Embora a tecnologia seja complexa, o processo segue uma conversa bastante lógica, passo a passo entre a sua aplicação e o modelo. Compreender este fluxo é a chave para perceber por que é tão poderoso e também onde surgem os desafios de implementação.
O fluxo de trabalho de seis passos do OpenAI Tool Use
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Passo 1: Você define as suas ferramentas. Primeiro, tem de dizer ao modelo que ferramentas tem à sua disposição. Faz isso dando-lhe uma lista de funções, descrevendo o que cada uma faz e que informações (ou argumentos) precisa. Por exemplo, uma ferramenta
check_order_statusprecisaria de umorder_id. -
Passo 2: O utilizador pede algo. Um utilizador envia uma mensagem, como: "Pode verificar a encomenda #54321 para mim?"
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Passo 3: O modelo decide que uma ferramenta é necessária. O LLM analisa o pedido do utilizador e percebe que corresponde perfeitamente à ferramenta
check_order_statusque definiu anteriormente. -
Passo 4: O modelo pede uma chamada de ferramenta. Em vez de uma frase normal, o modelo envia de volta um comando estruturado que essencialmente diz:
run_tool('check_order_status', order_id='54321'). -
Passo 5: A sua aplicação faz o trabalho. O seu código recebe este comando, chama o seu sistema interno de gestão de encomendas para encontrar o estado da encomenda #54321 e obtém uma resposta como "Estado: Enviado".
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Passo 6: Você envia o resultado de volta para o modelo. Finalmente, chama o LLM mais uma vez, mas desta vez inclui o resultado da sua ferramenta. O modelo então pega nesta nova informação e cria uma resposta amigável e legível por humanos, como: "Verifiquei a encomenda #54321 para si, e já foi enviada!"
Ativo 1: [Fluxo de Trabalho] , Um gráfico mermaid a ilustrar o processo de seis passos do OpenAI Tool Use, desde a definição das ferramentas até à resposta final ao utilizador.
O poder e as armadilhas de construir com o OpenAI Tool Use
O OpenAI Tool Use realmente abre a porta para a construção de agentes de IA que podem agir por conta própria. Mas tentar construir esses sistemas do zero traz o seu próprio conjunto de desafios muito reais.
O poder: O que pode realmente construir com o OpenAI Tool Use
O caso de uso mais óbvio e impactante é no suporte ao cliente automatizado. Um agente de IA pode ir além de apenas debitar respostas de FAQ e começar a lidar com tarefas de suporte reais. Por exemplo, pode consultar detalhes de encomendas, processar um reembolso ou devolução, atualizar o endereço de envio de um cliente no seu sistema ou até mesmo agendar uma demonstração com um representante de vendas.
Também pode construir assistentes internos inteligentes para a sua própria equipa. Imagine uma IA que pode interagir com o software interno da sua empresa. Poderia responder a perguntas de RH pesquisando no manual do funcionário, criar um novo ticket de suporte de TI no Jira Service Management ou encontrar um documento específico no Confluence ou no Google Docs.
Na sua essência, o OpenAI Tool Use transforma um LLM numa interface de linguagem natural para praticamente qualquer API, seja a sua própria base de dados interna ou uma pública, como um serviço meteorológico.
As armadilhas: Desafios de uma abordagem "faça você mesmo"
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É uma enorme dor de cabeça de programação: Definir ferramentas manualmente significa escrever e manter esquemas JSON detalhados. É um trabalho tedioso que consome tempo dos programadores e está cheio de oportunidades para pequenos erros que são um pesadelo para depurar.
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As coisas podem tornar-se pouco fiáveis:
Isto obriga-o a passar muito tempo a ajustar prompts e a escrever lógica de validação e código de tratamento de erros apenas para manter tudo a funcionar sem problemas.
O modelo nem sempre escolherá a ferramenta certa para o trabalho, ou pode 'alucinar' e tentar usar argumentos que nem sequer existem. -
Não escala bem: À medida que adiciona mais e mais ferramentas, a precisão do modelo pode começar a diminuir. O conselho oficial da OpenAI é limitar-se a menos de 20 ferramentas de uma só vez. Se precisar de mais, terá de construir uma lógica complexa na sua aplicação para gerir diferentes "modos" ou "estados" para garantir que o modelo veja apenas as ferramentas relevantes no momento certo.
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A orquestração é complicada: Lembra-se daquele fluxo de trabalho de seis passos de que falámos? Não é automático. Tem de escrever todo o código que gere a conversa de ida e volta, compreende as respostas do modelo, executa as funções e lida graciosamente com falhas em cada passo.
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Testar é genuinamente assustador: Como testar com segurança uma IA que tem o poder de emitir reembolsos reais ou alterar dados de clientes? Sem um ambiente de simulação dedicado, está a arriscar erros dispendiosos ou, pior ainda, a impactar clientes reais enquanto ainda está em desenvolvimento. Só isto é uma barreira enorme para lançar com alguma confiança.
Uma forma mais inteligente: a abordagem de plataforma
Embora possa construir estes sistemas agênticos do zero, os desafios tornam-no muitas vezes um projeto impraticável para muitas equipas. É exatamente por isso que surgiram plataformas de suporte de IA para tratar de todo o trabalho pesado por si.
OpenAI Tool Use: Construir do zero vs. usar uma plataforma de IA como a eesel AI
Uma plataforma dedicada esconde toda a complexidade subjacente do OpenAI Tool Use. Oferece-lhe uma forma simples, poderosa e segura de construir agentes de IA sem se afundar nos pormenores técnicos.
| Característica | DIY com APIs da OpenAI | Com a eesel AI |
|---|---|---|
| Tempo de Configuração | Semanas ou meses de desenvolvimento. | Entre em funcionamento em minutos com um painel de controlo self-service e integrações de helpdesk com um clique. |
| Definição de Ferramentas | Lidar com código JSON manual e propenso a erros. | Editor visual de prompts para definir ações personalizadas, personalidade e regras de escalonamento sem qualquer código. |
| Orquestração | Requer código personalizado para todo o fluxo de trabalho de múltiplos passos. | Um motor de fluxo de trabalho integrado e totalmente personalizável que trata de todo o processo de uso de ferramentas por si. |
| Testes e Segurança | Alto risco; tem de construir o seu próprio ambiente de teste personalizado. | Modo de simulação sem riscos testa a sua IA em milhares de tickets anteriores para mostrar como se comportará antes do lançamento. |
| Integrações | Construir cada ligação de API do zero. | Ligue-se instantaneamente a fontes de conhecimento como tickets anteriores, Zendesk e Slack. |
| Manutenção | Uma tarefa de engenharia contínua para atualizar e depurar. | Uma plataforma totalmente gerida que está sempre a ser melhorada e atualizada nos bastidores. |
Como a eesel AI simplifica os fluxos de trabalho do OpenAI Tool Use para equipas de suporte
Com a eesel AI, não está a escrever nenhum JSON. Apenas usa um editor de prompts simples para dizer à IA que ações pode tomar, como procurar uma encomenda no Shopify ou atualizar um campo de ticket no Zendesk. A eesel trata de traduzir as suas instruções em linguagem corrente para uma ferramenta que o modelo possa entender.
Ativo 2: [Captura de Ecrã] , Uma captura de ecrã da plataforma eesel AI a mostrar o editor visual de prompts onde um utilizador está a definir uma ação personalizada para o agente de IA.
A eesel AI também trata automaticamente as suas bases de conhecimento conectadas, como o seu centro de ajuda, tickets anteriores e wikis internos, como ferramentas que a IA pode usar para encontrar respostas. Isto poupa-lhe o enorme esforço de construir e manter o seu próprio sistema complexo de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
O modo de simulação é um verdadeiro salva-vidas. Remove completamente o risco do método DIY, mostrando-lhe exatamente como o seu agente de IA e as suas ferramentas se comportarão ao enfrentar problemas reais de clientes. Isto permite-lhe ajustar e aperfeiçoar o seu desempenho antes que ele fale com um único cliente.
Considerações finais sobre o OpenAI Tool Use
O OpenAI Tool Use é uma tecnologia inovadora que permite à IA passar de apenas falar para realmente fazer. Torna os verdadeiros agentes de IA uma realidade, desbloqueando o potencial para automatizar tarefas complexas e integrar-se profundamente com o software que já utiliza.
Mas todo esse poder vem com muita complexidade. Construir um sistema agêntico fiável, escalável e seguro do zero é um projeto de engenharia sério.
Plataformas como a eesel AI oferecem uma camada de simplicidade muito necessária, tratando da orquestração tediosa, dos testes e da manutenção por si. Isto permite-lhe aproveitar todo o poder da IA agêntica e focar-se no que faz de melhor: projetar e proporcionar uma experiência fantástica ao cliente.
Construa agentes de IA mais inteligentes e mais rápido com o OpenAI Tool Use
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Perguntas frequentes
O OpenAI Tool Use permite que um modelo de linguagem grande (LLM) determine quando precisa de informações externas ou de executar uma ação. Permite que o modelo "faça uma pausa", solicite que uma ferramenta específica seja executada pela sua aplicação e, em seguida, use os resultados para fornecer uma resposta precisa ou concluir uma tarefa. Isto faz a ponte entre pedidos em linguagem natural e ações de computador estruturadas.
O processo envolve a definição de ferramentas para o modelo, um utilizador a fazer um pedido, o modelo a decidir que ferramenta usar e, em seguida, a gerar uma chamada de ferramenta estruturada. A sua aplicação executa esta chamada de ferramenta, obtém os resultados e envia-os de volta para o modelo. Finalmente, o modelo usa estes resultados para formular uma resposta legível por humanos.
O OpenAI Tool Use é poderoso para automatizar tarefas no suporte ao cliente, como consultar detalhes de encomendas ou processar reembolsos. Também permite assistentes internos inteligentes para equipas, permitindo que a IA interaja com o software interno para consultas de RH, suporte de TI ou recuperação de documentos. Essencialmente, transforma um LLM numa interface de linguagem natural para quase qualquer API.
Implementar o OpenAI Tool Use do zero pode ser uma dor de cabeça de programação significativa devido à definição manual de esquemas JSON e à complexidade de gerir um modelo pouco fiável. Também apresenta problemas de escalabilidade com um grande número de ferramentas, requer código personalizado extenso para orquestração e torna os testes seguros um grande obstáculo.
À medida que adiciona mais ferramentas, a precisão do modelo na seleção da ferramenta correta pode diminuir. A OpenAI sugere limitar a menos de 20 ferramentas de uma só vez para manter a fiabilidade. Para mais ferramentas, os programadores muitas vezes precisam de implementar uma lógica complexa para gerir diferentes "modos" ou "estados" para expor apenas as ferramentas relevantes ao modelo a cada momento.
Plataformas como a eesel AI simplificam o OpenAI Tool Use ao fornecer um editor visual para definir ações sem código, um motor de fluxo de trabalho integrado para orquestração e um modo de simulação sem riscos para testes. Também oferecem integrações instantâneas com fontes de conhecimento e gerem a manutenção contínua, reduzindo significativamente o tempo de desenvolvimento e a complexidade.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
