El artículo explora la evolución de la integración de Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) con datos externos, presentando el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Compara el MCP con las "Herramientas" tradicionales (Function Calling), destacando sus diferencias fundamentales y su potencial para resolver problemas como el bloqueo del proveedor y la fragmentación en el desarrollo de la IA.
El futuro de los ecosistemas de agentes de IA en 2026 dependerá de protocolos estandarizados de uso de herramientas y llamada de funciones, con el Model Context Protocol (MCP) impulsando el descubrimiento e implementación de agentes. Las transacciones en estos mercados utilizarán encabezados HTTP x402 y stablecoins USDC en la cadena Base para liquidaciones instantáneas y de bajo costo.
Este tutorial explica cómo utilizar la función de uso de herramientas (function calling) de Claude en Node.js, permitiendo que la IA llame a funciones externas para ofrecer respuestas mejoradas. Cubre el ciclo completo desde la definición de las herramientas hasta que Claude las ejecuta y utiliza los resultados, con ejemplos reales.
Este contenido describe tres patrones principales de integración de LLMs: Function Calling, RAG y Agent, ofreciendo una guía para elegir el adecuado según la compensación entre simplicidad y control, comenzando con Function Calling y escalando solo cuando sea necesario.
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) permite que modelos de IA como Claude y Cursor descubran e invoquen herramientas externas de forma dinámica. Los servidores MCP modernos también pueden monetizar a través de x402 y USDC en la cadena Base para pagos autónomos de servicios de agentes.
Este artículo explora el uso de herramientas, o 'function calling', que permite a los LLMs interactuar con sistemas externos y actuar como agentes autónomos. Detalla los patrones esenciales para definir, invocar y encadenar llamadas de herramientas en sistemas de producción.
GLM-4 es un modelo de IA bilingüe chino-inglés de la Universidad de Tsinghua / Zhipu AI, optimizado desde cero para ambos idiomas, a diferencia de la mayoría de los modelos centrados en inglés. Presenta una arquitectura de Mezcla de Expertos para inferencia rápida, contexto largo de hasta 128K tokens y un enfoque en llamadas a funciones y flujos de trabajo de agentes.
El autor relata haber
Este contenido explica cómo aprovechar la API de uso de herramientas (llamada a funciones) de Claude para desarrollar agentes de IA confiables adecuados para entornos de producción. Destaca la distinción de los chatbots básicos e incluye un ejemplo de código para definir herramientas.