El uso de herramientas permite a un modelo ir más allá de sus datos de entrenamiento llamando a funciones externas e incorporando su resultado. Schick et al. (2023) demostraron con Toolformer que los modelos pueden aprender qué API llamar y cuándo, mientras que Yao et al. (2023) combinaron acciones con herramientas y razonamiento explícito en ReAct.
En los productos, esto suele ofrecerse como llamada a funciones (function calling): el modelo emite una solicitud estructurada, la aplicación la ejecuta y el resultado se devuelve al modelo para que lo utilice.