Referencia de siglas tecnológicas: API significa Application Programming Interface, JSON significa JavaScript Object Notation, LLM significa Large Language Model, REST significa Representational State Transfer, SQL significa Structured Query Language, UUID significa Universally Unique Identifier. También aparecen bibliotecas y frameworks como LiteLLM, LangChain, Ollama y Pydantic.

Introducción: de generar texto a ejecutar acciones. Hasta hace poco los modelos de lenguaje grande eran excelentes generadores de texto. Ahora, gracias a la llamada a funciones, esos modelos pueden decidir cuándo invocar herramientas externas y con qué parámetros, y así realizar acciones reales como consultar calendarios, ejecutar consultas en bases de datos, enviar correos o recuperar datos en tiempo real. Esta capacidad funciona con los principales proveedores de modelos y con modelos open source, lo que permite construir agentes de forma independiente del proveedor.

Analogía: el asistente personal. En el enfoque tradicional el modelo responde con texto y deja la acción al usuario. Con llamada a funciones el modelo actúa como orquestador: detecta la necesidad de datos o acciones, solicita la ejecución de una función externa con parámetros estructurados, y luego integra el resultado en la respuesta final para el usuario.

Propuesta práctica para ingenieros de datos: en este texto nos centramos en cómo funciona el protocolo de llamada a funciones, cómo definir funciones de forma segura usando esquemas JSON y validación de tipos, cómo gestionar errores con reintentos y backoff exponencial, y cómo escalar a entornos de producción. Al finalizar entenderá cómo construir agentes que no solo hablan sino que actúan.

Concepto universal y omniproveedor. La llamada a funciones es un patrón universal y no está ligada a un solo proveedor. Cambian nombres y formatos de la API entre OpenAI, Anthropic, Google y soluciones locales como Ollama, pero el flujo conceptual es el mismo: 1 definir funciones y su esquema de parámetros, 2 el modelo decide si invocar una función y cuáles son los argumentos, 3 el sistema ejecuta la función y devuelve el resultado al modelo, 4 el modelo integra el resultado en la respuesta final.

Protocolo en cuatro pasos. Paso 1 definir funciones y describir sus parámetros con esquemas JSON para que el modelo entienda tipos, campos obligatorios y valores permitidos. Paso 2 el modelo devuelve una indicación de función a llamar con argumentos estructurados. Paso 3 el sistema ejecuta la función con los argumentos validados. Paso 4 se devuelve el resultado al modelo y el modelo genera la respuesta final para el usuario.

Ejemplos de patrones por proveedor. Con OpenAI se suelen usar campos llamados functions y se envía un esquema JSON para cada función. Con Anthropic el nombre de campo suele ser tools y el esquema puede llamarse input_schema. En modelos locales sin API nativa, como Llama mediante Ollama, se recurre a ingeniería de prompt para exponer las herramientas y pedir al modelo que responda en formato JSON cuando quiera usarlas. Para abstraer estas diferencias conviene usar librerías como LiteLLM o LangChain que unifican la interfaz.

Diseño de esquemas JSON. Un buen esquema indica la finalidad de la función, los parámetros aceptados con su tipo y posibles valores enumerados, y qué parámetros son obligatorios. En vez de mostrar JSON literal en este artículo se recomiendan estos principios: nombrar claramente cada campo, documentar el formato esperado, incluir valores por defecto cuando proceda y limitar opciones con enum para evitar ambiguedad en las llamadas.

Seguridad de tipos y validación. Antes de ejecutar cualquier función siempre validar los argumentos. Herramientas como Pydantic en Python permiten definir modelos de datos con tipos, validadores y transformaciones. Validar evita inyección de comandos, llamadas mal formadas o errores por tipos incorrectos. En producción se recomienda transformar y sanear cadenas, normalizar mayúsculas y verificar formatos como direcciones de correo y identificadores.

Orquestación multi herramienta. Las aplicaciones reales requieren un conjunto de herramientas que el agente debe elegir dinámicamente: búsqueda en base de conocimientos, consultas a la base de datos, creación de tickets, llamados a APIs de terceros, etc. Mantener un registro de funciones y un despachador central facilita la gestión y evita duplicación de lógica. El flujo típico es: el modelo solicita una función, el sistema valida y ejecuta, se retorna el resultado y el modelo puede decidir una segunda llamada para completar la tarea.

Llamadas secuenciales y flujos complejos. Los agentes pueden necesitar múltiples llamadas en secuencia para cumplir una petición compleja. Implementar un bucle con un límite razonable de iteraciones evita ciclos infinitos. Es buena práctica que cada vuelta del bucle agregue el resultado de la función al historial de mensajes para que el modelo tome decisiones con contexto completo.

Manejo de errores y patrones de producción. En entornos productivos es imprescindible añadir reintentos con backoff exponencial para errores transitorios, límites de tasa para proteger servicios backend, validación estricta de parámetros, logging estructurado para trazabilidad y métricas para monitorizar latencia y fallos. Si una función falla varias veces el agente debe devolver un error transparente al usuario o escalar a intervención humana según políticas definidas.

Limitación por tasa y protección de recursos. Implementar un rate limiter por función ayuda a prevenir sobrecarga en servicios críticos. Además, devolver al modelo información sobre límites actuales o tiempos de espera permite que el flujo de conversación sea más amigable, por ejemplo sugiriendo reintentos o acciones alternativas.

Patrón de agente para producción. Una arquitectura de agente debería incluir: registro de funciones con esquemas, despachador seguro que valida antes de ejecutar, capa de reintento y circuit breaker, sistema de logging y métricas, y una capa de abstracción para cambiar de proveedor sin reescribir la lógica de negocio. Usar una clase o servicio que orqueste el ciclo de llamada a funciones facilita testing y trazabilidad.

Casos de uso prácticos. Atención al cliente automatizada: búsqueda en conocimiento, consulta de estado de pedidos, creación de tickets solo cuando sea necesario. Integración con BI: consultas parametrizadas a bases de datos y generación de resúmenes para herramientas como Power BI. Automatización de procesos internos: orquestar APIs cloud en AWS y Azure, ejecutar pipelines y notificar a equipos. Q2BSTUDIO ofrece servicios para llevar estos casos a producción integrando inteligencia artificial con software a medida y arquitectura cloud segura.

Impacto en negocio y retorno de inversión. La llamada a funciones reduce costos operativos al automatizar tareas repetitivas, mejora la calidad al evitar ambiguedad en salidas de texto gracias a respuestas estructuradas y permite acceso en tiempo real a datos externos. Desde la perspectiva de ingeniería, empezar con una o dos funciones bien definidas y expandir gradualmente es la forma más segura de demostrar valor.

Buenas prácticas y recomendaciones. 1 Definir esquemas JSON claros y documentados. 2 Validar siempre con librerías de tipos antes de ejecutar. 3 Añadir reintentos controlados y límites de tasa. 4 Usar una capa de abstracción para evitar vendor lock in. 5 Registrar y monitorizar todas las ejecuciones para facilitar depuración y cumplimiento.

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Conclusión. La llamada a funciones convierte a los LLM en agentes de acción capaces de orquestar herramientas, acceder a datos reales y ejecutar lógica de negocio. Adoptar patrones de validación, reintento, límites de tasa y abstracción de proveedor permite llevar proyectos desde la prueba de concepto a producción con fiabilidad. Si su organización busca diseñar agentes IA, automatizar procesos o desarrollar software a medida con garantías de seguridad y escalabilidad, Q2BSTUDIO acompaña en todo el ciclo de proyecto.

Acción recomendada. Comience definiendo una o dos funciones críticas, diseñe esquemas claros, valide entradas y despliegue un agente con logging y límites de tasa. Para soporte en arquitectura, integración cloud o implementación de agentes IA, contacte con Q2BSTUDIO y aproveche la experiencia en automatización de procesos, inteligencia de negocio y ciberseguridad.