függvényhívás

angolul: function calling / tool calling

haladóelterjedt

A függvényhívás az a képesség, amellyel a nyelvi modell nemcsak szöveget ír, hanem külső programot, eszközt kér meg egy feladat elvégzésére.

Érthetően

Egy nyelvi modell magában csak szöveget tud előállítani: nem lát rá a naptáradra, nem tudja a mai árfolyamot, és nem tud e-mailt küldeni. A függvényhívás ezt a falat bontja le: a modell jelezni tudja, hogy most egy külső eszközre van szüksége, és pontosan megmondja, mit kér tőle.

Olyan ez, mint a pincér és a konyha viszonya. A pincér nem főz, de tudja, mi van az étlapon, felveszi a rendelésedet, szabályos formában leadja a konyhának, majd kihozza az ételt. A modell a pincér, az eszközök a konyha: a modell nem maga számol, keres vagy foglal, hanem leadja a „rendelést”, és az eredményből fogalmazza meg a választ.

Ettől lesz a csevegőrobotból cselekvő rendszer. Az AI-agent lényegében olyan rendszer, amelyben a modell egymás után sok függvényhívást végez: keres, fájlt olvas, kódot futtat, és minden eredmény után eldönti, mi legyen a következő lépés.

Hogyan működik

A fejlesztő megadja a modellnek az elérhető eszközök listáját: mindegyiknek van neve, rövid leírása és az, hogy milyen adatokat vár (például város és dátum).
Amikor kérdezel valamit, a modell eldönti, hogy tud-e magától válaszolni, vagy valamelyik eszközre van szüksége.
Ha eszköz kell, a modell nem választ ír, hanem egy szabályos, géppel olvasható kérést: melyik eszközt hívja, milyen adatokkal.
A kérést nem a modell hajtja végre, hanem az őt körülvevő program: az futtatja le a keresést, a számítást vagy a foglalást, és az eredményt visszaadja a modellnek.
A modell az eredmény alapján megírja a választ, vagy újabb eszközt hív, ha a feladathoz több lépés kell.

Példa a mindennapokból

Megkérdezed az asszisztenstől, kell-e holnap esernyő Szegeden. A modell fejből nem tudhatja, ezért meghívja az időjárás-szolgáltatást a „Szeged, holnap” adatokkal, és a kapott előrejelzésből fogalmazza meg a választ. Ugyanez történik, amikor a csevegőrobot a weben keres, vagy beír egy időpontot a naptáradba.

Kit érint

fejlesztőEzzel kötheted össze a nyelvi modellt a saját rendszereiddel, adatbázisaiddal és szolgáltatásaiddal. → Kód

vállalkozó, vezetőEttől függ, hogy az AI csak tanácsot ad-e, vagy tényleg el is végez feladatokat a céges rendszerekben, és ezzel együtt jár a felelősség kérdése is.

munkavállalóAz irodai asszisztensek ezen keresztül érik el a leveleidet, a naptáradat és a dokumentumaidat, ezért érdemes tudnod, mihez adtál hozzáférést. → Munka és HR

mindenkiAmikor egy csevegőrobot a weben keres, számol vagy foglal helyetted, a háttérben függvényhívás történik.

Gyakori félreértés

TévhitA modell maga futtatja a programokat, és közvetlenül belenyúl a rendszereidbe.

ValójábanA modell csak egy kérést fogalmaz meg; azt, hogy ebből mi hajtódik végre és milyen jogosultsággal, az őt körülvevő program és annak beállításai döntik el. A kockázat ezért attól függ, milyen eszközöket és engedélyeket kapott a rendszer.

Korlátok és kockázatok

A modell tévedhet: rossz eszközt választhat, hibás adatot adhat meg, vagy akkor is eszközt hívhat, amikor nem kellene.
Egy weboldalba vagy e-mailbe rejtett utasítás rá tudja venni a modellt nem kívánt eszközhívásra (ezt hívják prompt injectionnek), ezért a beolvasott tartalom nem megbízható parancsforrás.
Visszafordíthatatlan műveletnél, például fizetésnél, törlésnél vagy levélküldésnél érdemes emberi jóváhagyást kérni a végrehajtás előtt.
Minél több eszközt kap egyszerre a modell, annál könnyebben keveri össze őket, és annál drágább és lassabb lesz a működés.

Hasonló, de nem ugyanaz

AI-agent – A függvényhívás egyetlen eszközhasználat mechanizmusa, az agent pedig olyan rendszer, amely ilyen hívások sorozatával önállóan halad egy cél felé.
Model Context Protocol (MCP) – Az MCP egy szabvány arra, hogyan lehet eszközöket egységesen csatlakoztatni a modellekhez, a függvényhívás pedig maga a képesség, amellyel a modell ezeket az eszközöket használja.
strukturált kimenet – A strukturált kimenetnél a modell csak kötött formátumú választ ad, a függvényhívásnál viszont a kimenet egy műveletet indít el, amelynek az eredménye visszakerül a modellhez.

Kapcsolódó fogalmak

Tágabb

nagy nyelvi modell, generatív mesterséges intelligencia, eszközhasználat

Szűkebb

párhuzamos függvényhívás, webes keresés, kódfuttatás, számítógép-használat

Rokon

AI-agent, Model Context Protocol, API, strukturált kimenet, prompt injection

Röviden a története

A kifejezést az OpenAI tette ismertté, amikor 2023 júniusában függvényhívási képességet adott a GPT-modellek programozói felületéhez. A többi nagy modellfejlesztő is bevezette, többnyire „tool use” vagy „tool calling” néven. Az Anthropic 2024 novemberében közzétette az eszközök csatlakoztatását egységesítő Model Context Protocolt, amelyet 2025 decemberében a Linux Foundation keretében működő Agentic AI Foundation gondozásába adott.

Hol tart most

2026 végén gyakorlatilag minden jelentős nyelvi modell tudja, és erre épülnek a csevegőrobotok keresési, kódfuttatási és irodai funkciói, valamint az AI-agentek. A megbízhatóság sokat javult, de a biztonság – különösen a rejtett utasítások elleni védelem – továbbra is nyitott kérdés.

Állapot: 2026. november

A hírekben

1 Agent Age-sztoriban fordul elő; a görbe a hírmagazin heti előfordulása.

A Claude Code 2.1.287-től modokat fogad, amelyekkel panelek és eszközhívások módosíthatók2026. okt. 5. · Kód

Más nevei

függvényhívás · eszközhívás · eszközhasználat · funkcióhívás · function calling · tool calling · tool use · function call

Források

A szócikk gépi szerkesztéssel készült és gépi szakmai lektoráláson ment át; a „hírekben” rész az Agent Age sztorijaiból automatikusan frissül.