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# Qué es la llamada a herramientas (tool calling)

> Tool calling es la capacidad de un LLM de pedir que se ejecute una función, con argumentos en JSON que cumplen un esquema.

La **llamada a herramientas** (*tool calling* o *function calling*) es la capacidad de un modelo de lenguaje de
responder con una petición estructurada para ejecutar una función: el nombre de la herramienta y sus argumentos en JSON,
que cumplen un esquema (normalmente JSON Schema) definido por la aplicación. El modelo no ejecuta nada: la aplicación
ejecuta la función y le devuelve el resultado para que siga.

## Por qué importa al generar documentos con IA

* Permite que el modelo decida cuándo hace falta un documento y lo pida con los parámetros correctos (formato,
  contenido, estilo).
* El esquema limita lo que el modelo puede pedir, y la aplicación puede validar los argumentos antes de ejecutar.
* El resultado que vuelve al modelo ocupa contexto: un resumen corto (estado y enlace) es mejor que el archivo entero.
* Los errores devueltos como resultado, con un código claro, dejan que el modelo corrija la llamada.

## Con Doconda

`doconda.tools()` da las herramientas listas para la llamada a funciones de Claude, OpenAI, Gemini, Mistral, Bedrock,
Vertex AI o el AI SDK; son JSON Schema, así que valen tal cual. Cada herramienta devuelve un resumen corto con el estado
y los enlaces, y los errores llegan con un código que el agente puede entender ([Servidor MCP](/agents/mcp)).

## Relacionado

* [Qué es MCP](/glossary/mcp)
* [Qué es un agente de IA](/glossary/ai-agent)
* [Salida estructurada o archivo](/glossary/structured-output)


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