🔧 Module 03
Skills & Outils
Les capacités que l'on greffe à un agent — ce qui lui permet d'agir sur le monde réel
Comment fonctionne le Function Calling ?
Le mécanisme technique derrière les outils s'appelle le function calling. Le LLM ne peut pas appeler directement des fonctions — il génère du texte structuré qui décrit quelle fonction appeler et avec quels paramètres. C'est le framework qui exécute réellement l'appel et renvoie le résultat au LLM.
Le cycle d'un appel d'outil
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L'agent décide qu'il a besoin d'un outil. Il génère une réponse structurée :
{"tool": "search_web", "query": "météo Paris"}2
Le framework intercepte cette réponse, reconnaît l'appel d'outil, et l'exécute réellement (appel API, lecture fichier, etc.).
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Le résultat est injecté dans le contexte de l'agent, qui peut maintenant l'utiliser pour formuler sa réponse ou décider de la prochaine action.
ℹ️ Le LLM ne "fait" rien directement
Un point souvent mal compris : le LLM lui-même n'exécute jamais d'outil.
Il décrit l'action à effectuer. C'est toujours le code côté serveur
(le framework agent) qui exécute réellement l'appel. Le LLM reçoit ensuite le résultat.
Les grandes catégories d'outils
Recherche & Web
Accéder à des informations récentes ou spécifiques que le LLM ne connaît pas.
search_web
get_url
news_search
Fichiers & Système
Lire, écrire, modifier des fichiers. Exécuter des commandes shell. Naviguer dans les dossiers.
read_file
write_file
bash
Exécution de code
Lancer du code Python, JS, SQL — obtenir des résultats réels plutôt qu'une simulation.
python_exec
sql_query
js_eval
APIs & Services
Se connecter à n'importe quel service tiers : agenda, email, CRM, base de données…
send_email
calendar_add
db_query
Mémoire & RAG
Chercher dans une base de connaissance vectorielle pour enrichir le contexte de l'agent.
vector_search
memory_store
memory_recall
Vision & Médias
Analyser des images, générer du contenu visuel, transcrire de l'audio.
analyze_image
transcribe
generate_image
Comment l'agent choisit son outil ?
L'agent ne tire pas au sort — il choisit l'outil le plus adapté en fonction de la description de l'outil et de la situation. C'est pourquoi la qualité des descriptions d'outils est cruciale : un outil mal décrit est un outil mal utilisé.
💡 Exemple de description d'outil
Mauvaise description : « Recherche des choses »Bonne description : « Effectue une recherche web en temps réel. À utiliser quand l'utilisateur demande des informations récentes, des actualités, des prix actuels, ou tout ce qui peut avoir changé depuis l'entraînement du modèle. »