Contacts
Case studies

Llamada de Funciones en Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs): Un Análisis Integral

Introducción

Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) como GPT-4, Claude y PaLM han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural (NLP) al permitir que las máquinas comprendan y generen texto similar al humano. Una de las características más transformadoras en las arquitecturas recientes de LLM es la llamada de funciones: la capacidad de un LLM para reconocer, estructurar y ejecutar llamadas a funciones basadas en la intención del usuario. Esta innovación permite que los LLMs interactúen con herramientas externas, APIs y bases de datos, extendiendo así sus capacidades mucho más allá de la generación de texto.

Este ensayo explora el concepto de llamada de funciones en LLMs, comparando varios enfoques para representar llamadas de funciones: texto plano (por ejemplo, <arg1>valor</arg1>), JSON y protocolos más avanzados como MCP (Protocolo de Control de Mensajes) y A2A (Agente a Agente). Analizaremos sus fortalezas, debilidades y adecuación para diferentes casos de uso, proporcionando ejemplos de código e ideas prácticas.

1. Comprendiendo la Llamada de Funciones en LLMs

La llamada de funciones en LLMs se refiere a la capacidad del modelo para:

  • Interpretar la intención del usuario (por ejemplo, "¿Cuál es el clima en París?")
  • Mapear la intención a una firma de función (por ejemplo, get_weather(location: str))
  • Extraer y estructurar argumentos (por ejemplo, location = "París")
  • Formatear la llamada de función de manera que los sistemas externos puedan procesarla
  • Devolver e integrar los resultados en la conversación

Este proceso requiere no solo comprensión del lenguaje, sino también razonamiento estructurado y adherencia a formatos de datos específicos.

2. Llamada de Funciones en Texto Plano

2.1. Descripción

La llamada de funciones en texto plano implica representar las llamadas de funciones y sus argumentos en un formato legible por humanos, a menudo similar a un marcado. Por ejemplo:
texto sin formato <arg1>París</arg1> <arg2>2024-06-10</arg2>
O, como una llamada de función completa:
texto sin formato <function>get_weather</function> <location>París</location> <date>2024-06-10</date>

2.2. Ventajas

  • Legible para humanos: Fácil de leer y entender para las personas.
  • Simple de implementar: No es necesario analizar estructuras de datos complejas.
  • Flexible: Puede adaptarse para prototipos rápidos.

2.3. Desventajas

  • Ambigüedad: La falta de un esquema estricto puede llevar a malas interpretaciones.
  • Complejidad de análisis: Requiere analizadores personalizados para extraer los datos.
  • Propenso a errores: No hay validación contra un esquema; errores tipográficos o etiquetas faltantes pueden romper el proceso.

2.4. Ejemplo

Supongamos que un usuario pide: "Reserva un vuelo de Nueva York a Londres el 1 de julio."

El LLM podría generar:
texto sin formato <function>book_flight</function> <from>New York</from> <to>London</to> <date>2024-07-01</date>
Un sistema backend necesitaría analizar esta salida, extraer los valores y ejecutar la función correspondiente.

3. Llamada a función basada en JSON

3.1. Descripción

JSON (JavaScript Object Notation) es un formato de intercambio de datos ligero y ampliamente utilizado. Muchos LLMs, incluido GPT-4 de OpenAI, ahora admiten la llamada a funciones utilizando salidas estructuradas en JSON.

Ejemplo:

{
  "function": "book_flight",
  "arguments": {
    "from": "Nueva York",
    "to": "Londres",
    "date": "2024-07-01"
  }
}

3.2. Ventajas

  • Legible por máquinas: Fácilmente analizable por prácticamente todos los lenguajes de programación.
  • Validación de esquemas: Puede hacer cumplir los tipos de argumentos y los campos obligatorios.
  • Estandarizado: Ampliamente adoptado en APIs e intercambio de datos.

3.3. Desventajas

  • Menos amigable para humanos: No es tan legible como el texto plano para usuarios no técnicos.
  • Verbosidad: Puede ser más verboso de lo necesario para llamadas simples.
  • Requiere formato estricto: Errores menores de sintaxis (por ejemplo, comas faltantes) pueden romper el análisis.

3.4. Ejemplo

Consulta del usuario: "Establecer un recordatorio para mañana a las 9 AM."

Salida del LLM:

{
  "function": "set_reminder",
  "arguments": {
    "time": "2024-06-11T09:00:00",
    "note": "Recordatorio"
  }
}

Un backend puede analizar directamente este JSON y ejecutar la función set_reminder.

4. MCP (Protocolo de Control de Mensajes) y Enfoques A2A (Agente a Agente)

4.1. Descripción

MCP y A2A son protocolos más avanzados diseñados para la comunicación y orquestación estructurada entre múltiples agentes. A menudo se utilizan en entornos donde varios agentes (LLMs, herramientas, APIs) necesitan interactuar, coordinarse o delegar tareas.

Ejemplo de MCP

Los mensajes MCP suelen utilizar un sobre estandarizado con metadatos, identificadores de remitente/receptor y cargas útiles.

{
  "protocol": "MCP",
  "message_id": "abc123",
  "sender": "LLM_Agent_1",
  "receiver": "FlightBookingService",
  "timestamp": "2024-06-10T15:00:00Z",
  "payload": {
    "function": "book_flight",
    "arguments": {
      "from": "Nueva York",
      "to": "Londres",
      "date": "2024-07-01"
    }
  }
}

Ejemplo de A2A

Los protocolos A2A pueden incluir contexto adicional, como el historial de la conversación, la intención o flujos de trabajo de varios pasos.

{
  "protocol": "A2A",
  "conversation_id": "conv456",
  "step": 3,
  "intent": "ReservarVuelo",
  "agent": "LLM_Agent_1",
  "target_agent": "ServicioDeReservaDeVuelos",
  "parameters": {
    "from": "Nueva York",
    "to": "Londres",
    "date": "2024-07-01"
  },
  "context": {
    "previous_steps": [
      {"step": 1, "action": "PreguntarAlUsuario", "result": "El usuario quiere reservar un vuelo"},
      {"step": 2, "action": "ObtenerDetalles", "result": "De Nueva York a Londres"}
    ]
  }
}

4.2. Ventajas

  • Metadatos ricos: Soporta flujos de trabajo complejos, orquestación multiagente y trazabilidad.
  • Escalabilidad: Adecuado para sistemas grandes con muchos componentes interactuando.
  • Extensibilidad: Se pueden agregar nuevos campos (por ejemplo, seguridad, registro) según sea necesario.

4.3. Desventajas

  • Complejidad: Más difícil de implementar y mantener.
  • Sobrecarga: Los metadatos adicionales aumentan el tamaño del mensaje.
  • Requiere adhesión estricta: Todos los agentes deben ajustarse a las especificaciones del protocolo.

5. Análisis Comparativo

Característica Texto plano (<arg1>valor</arg1>) JSON MCP/A2A
Legibilidad humana Alta Media Baja
Legibilidad máquina Baja/Media (requiere análisis) Alta Alta
Validación de esquema Baja Alta Alta
Extensibilidad Baja Media Alta
Complejidad Baja Media Alta
Caso de uso Prototipos, apps simples APIs de producción, herramientas LLM Multiagente, orquestación

5.1. Cuándo usar cada enfoque

  • Texto plano: Mejor para prototipos rápidos, demostraciones o cuando la legibilidad humana es primordial.
  • JSON: Ideal para sistemas de producción, APIs y cuando se integra con LLMs modernos que soportan salidas estructuradas.
  • MCP/A2A: Necesario para sistemas complejos y multiagente donde se requiere trazabilidad, metadatos y orquestación.

6. Consideraciones Prácticas

6.1. Ingeniería de prompts para LLM

La forma en que formulas el prompt para el LLM influye enormemente en el formato de salida. Por ejemplo, para fomentar la salida en JSON:

Eres un asistente que llama funciones. Cuando se te haga una pregunta, responde con un objeto JSON especificando la función y sus argumentos.

Para texto sin formato:

Responde con argumentos de función en el formato: <arg1>valor</arg1>

6.2. Manejo de errores

  • Texto plano: Los errores son más difíciles de detectar; las etiquetas faltantes o el texto mal formado pueden pasar desapercibidos.
  • JSON: Los analizadores pueden detectar errores de sintaxis, pero los LLM aún pueden alucinar JSON inválido.
  • MCP/A2A: Los protocolos suelen incluir campos de error y códigos de estado para un manejo robusto.

6.3. Seguridad

  • Texto plano: Susceptible a ataques de inyección o malas interpretaciones.
  • JSON: Puede implementar validación y saneamiento.
  • MCP/A2A: Puede incluir campos de autenticación, autorización y cifrado.

7. Ejemplos de código

7.1. Analizando texto plano en Python

import re

def parse_plaintext(text):
    # Patrón para buscar etiquetas y su contenido
    pattern = r"<(\w+)>(.*?)</\1>"
    # Devuelve un diccionario con las coincidencias encontradas
    return {match[0]: match[1] for match in re.findall(pattern, text)}

text = "<function>book_flight</function><from>New York</from><to>London</to><date>2024-07-01</date>"
print(parse_plaintext(text))
# Salida: {'function': 'book_flight', 'from': 'New York', 'to': 'London', 'date': '2024-07-01'}

7.2. Analizando JSON en Python

import json

def parse_json(json_str):
    return json.loads(json_str)

json_str = '''
{
  "function": "book_flight",
  "arguments": {
    "from": "Nueva York",
    "to": "Londres",
    "date": "2024-07-01"
  }
}
'''
print(parse_json(json_str))

7.3. Manejo de mensajes MCP/A2A

def handle_mcp_message(message):
    payload = message.get("payload", {})
    function = payload.get("function")
    arguments = payload.get("arguments", {})
    # Ejecutar la función basada en los datos extraídos
    # ...

mcp_message = {
    "protocol": "MCP",
    "message_id": "abc123",
    "sender": "LLM_Agent_1",
    "receiver": "FlightBookingService",
    "timestamp": "2024-06-10T15:00:00Z",
    "payload": {
        "function": "book_flight",
        "arguments": {
            "from": "New York",
            "to": "London",
            "date": "2024-07-01"
        }
    }
}
handle_mcp_message(mcp_message)

8. Direcciones Futuras

A medida que los LLMs se integran más profundamente en los sistemas de software, la llamada a funciones continuará evolucionando. Las tendencias clave incluyen:

  • Estandarización: Aparición de esquemas y protocolos universales para la llamada a funciones en LLM.
  • Uso de Herramientas: LLMs seleccionando e invocando herramientas externas de forma autónoma.
  • Colaboración Multiagente: LLMs coordinándose con otros agentes, APIs y servicios.
  • Seguridad y Gobernanza: Controles mejorados para autenticación, autorización y auditoría.

Conclusión

La llamada a funciones en LLMs marca un avance significativo en las capacidades de la IA, permitiendo que los modelos interactúen con el mundo de maneras estructuradas y programables. La elección de la representación—texto plano, JSON o protocolos avanzados como MCP/A2A—depende de los requisitos específicos de la aplicación, equilibrando la legibilidad humana, el análisis por máquina, la extensibilidad y la complejidad.

  • Texto plano es mejor para tareas simples y centradas en humanos.
  • JSON es el estándar actual para una comunicación robusta entre máquinas.
  • Los protocolos MCP/A2A son esenciales para orquestar flujos de trabajo complejos y multiagente.

A medida que el ecosistema madura, podemos esperar más innovaciones en cómo los LLMs representan, ejecutan y gestionan las llamadas a funciones, desbloqueando nuevas posibilidades para la automatización y colaboración inteligente.