En este artículo, aprenderá las diferencias arquitectónicas entre salidas estructuradas y llamadas a funciones en sistemas de modelos de lenguajes modernos.
Los temas que cubriremos incluyen:
Cómo funcionan internamente las salidas estructuradas y las llamadas a funciones. Cuándo utilizar cada enfoque en sistemas de aprendizaje automático del mundo real. Las compensaciones entre el rendimiento, el costo y la confiabilidad entre los dos.
Salidas estructuradas frente a llamadas a funciones: ¿cuál debería utilizar su agente?
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Introducción
Los modelos de lenguaje (LM), en esencia, son sistemas de entrada y salida de texto. Para un ser humano que conversa con uno a través de una interfaz de chat, esto está perfectamente bien. Pero para los profesionales del aprendizaje automático que crean agentes autónomos y canales de software confiables, el texto sin formato y no estructurado es una pesadilla para analizar, enrutar e integrar en sistemas deterministas.
Para crear agentes confiables, necesitamos resultados predecibles y legibles por máquinas y la capacidad de interactuar sin problemas con entornos externos. Para cerrar esta brecha, los proveedores de API LM modernos (como OpenAI, Anthropic y Google Gemini) han introducido dos mecanismos principales:
Salidas estructuradas: obligar al modelo a responder adhiriéndose exactamente a un esquema predefinido (más comúnmente un esquema JSON o un modelo Pydantic de Python) Llamada de funciones (uso de herramientas): equipar el modelo con una biblioteca de definiciones funcionales que puede elegir invocar dinámicamente según el contexto del mensaje
A primera vista, estas dos capacidades parecen muy similares. Ambos generalmente se basan en pasar esquemas JSON a la API internamente, y ambos dan como resultado que el modelo genere pares clave-valor estructurados en lugar de prosa conversacional. Sin embargo, cumplen propósitos arquitectónicos fundamentalmente diferentes en el diseño de agentes.
Combinar ambos es un error común. Elegir el mecanismo incorrecto para una función puede generar arquitecturas frágiles, latencia excesiva y costos de API innecesariamente inflados. Analicemos las distinciones arquitectónicas entre estos métodos y proporcionemos un marco de toma de decisiones sobre cuándo usar cada uno.
Desembalaje de la mecánica: cómo funcionan bajo el capó
Para comprender cuándo utilizar estas funciones, es necesario comprender en qué se diferencian a nivel mecánico y API.
Mecánica de salidas estructuradas
Históricamente, conseguir que un modelo generara JSON sin formato dependía de ingeniería rápida (“Eres un asistente útil que *sólo* habla en JSON…”). Esto era propenso a errores y requería validación y lógica de reintento exhaustivas.
Los “resultados estructurados” modernos cambian esto fundamentalmente mediante la decodificación restringida por la gramática. Bibliotecas como Outlines, o características nativas como los resultados estructurados de OpenAI, restringen matemáticamente las probabilidades de los tokens en el momento de la generación. Si el esquema elegido dicta que el siguiente token debe ser una comilla o un valor booleano específico, las probabilidades de todos los tokens que no cumplan se enmascaran (se establecen en cero).
Se trata de una generación de un solo turno centrada estrictamente en la forma. El modelo responde al mensaje directamente, pero su vocabulario se limita a la estructura exacta que usted definió, con el objetivo de garantizar un cumplimiento casi total del esquema.
Mecánica de llamada de funciones
La llamada a funciones, por otro lado, depende en gran medida del ajuste de instrucciones. Durante el entrenamiento, el modelo se ajusta para reconocer situaciones en las que carece de la información necesaria para completar una indicación, o cuando la indicación le pide explícitamente que realice una acción.
Cuando proporciona a un modelo una lista de herramientas, le está diciendo: “Si es necesario, puede pausar la generación de texto, seleccionar una herramienta de esta lista y generar los argumentos necesarios para ejecutarla”.
Este es un flujo interactivo inherentemente de múltiples turnos:
El modelo decide llamar a una herramienta y genera el nombre de la herramienta y los argumentos. La modelo hace una pausa. No puede ejecutar el código por sí mismo. El código de su aplicación ejecuta la función seleccionada localmente utilizando los argumentos generados. Su aplicación devuelve el resultado de la función al modelo. El modelo sintetiza esta nueva información y continúa generando su respuesta final.
Cuándo elegir resultados estructurados
Los resultados estructurados deben ser su enfoque predeterminado siempre que el objetivo sea pura transformación, extracción o estandarización de datos.
Caso de uso principal: el modelo tiene toda la información necesaria dentro de la ventana de solicitud y contexto; sólo necesita remodelarlo.
Ejemplos para profesionales:
Extracción de datos (ETL): procesamiento de texto sin formato y no estructurado, como una transcripción de atención al cliente, y extracción de entidades; nombres, fechas, tipos de quejas y puntuaciones de opinión; en un esquema de base de datos estricto. Generación de consultas: convertir un mensaje de usuario desordenado en lenguaje natural en una consulta SQL estricta y validada o una carga útil GraphQL. Si el esquema no funciona, la consulta falla, lo que hace que el 100% de cumplimiento sea crítico. Razonamiento interno del agente: estructurar los “pensamientos” de un agente antes de actuar. Puede aplicar un modelo Pydantic que requiera un campo de proceso de pensamiento, un campo de suposiciones y, finalmente, un campo de decisión. Esto fuerza un proceso de cadena de pensamiento que sus sistemas de registro de backend pueden analizar fácilmente.
El veredicto: utilice resultados estructurados cuando la “acción” sea simplemente formatear. Debido a que no existe interacción de generación media con sistemas externos, este enfoque garantiza una alta confiabilidad, menor latencia y cero errores de análisis de esquemas.
Cuándo elegir llamadas a funciones
La llamada a funciones es el motor de la autonomía agente. Si las salidas estructuradas dictan la forma de los datos, la llamada a funciones dicta el flujo de control de la aplicación.
Caso de uso principal: interacciones externas, toma de decisiones dinámica y casos en los que el modelo necesita obtener información que no posee actualmente.
Ejemplos para profesionales:
Ejecución de acciones del mundo real: activación de API externas basadas en la intención conversacional. Si un usuario dice: “Reserve mi vuelo habitual a Nueva York”, el modelo utiliza llamadas a funciones para activar la herramienta book_flight(destination=”JFK”). Generación aumentada de recuperación (RAG): en lugar de una canalización RAG ingenua que siempre busca en una base de datos vectorial, un agente puede usar una herramienta search_knowledge_base. El modelo decide dinámicamente qué términos de búsqueda usar según el contexto, o decide no buscar en absoluto si ya conoce la respuesta. Enrutamiento dinámico de tareas: para sistemas complejos, un modelo de enrutador podría usar llamadas a funciones para seleccionar el mejor subagente especializado (por ejemplo, llamar a delegado_a_facturación_agente versus delegado_a_soporte_tecnológico) para manejar una consulta específica.
El veredicto: elija la llamada a funciones cuando el modelo deba interactuar con el mundo exterior, recuperar datos ocultos o ejecutar condicionalmente la lógica del software a mitad del pensamiento.
Implicaciones de rendimiento, latencia y costos
Al implementar agentes en producción, la elección arquitectónica entre estos dos métodos afecta directamente la economía de su unidad y la experiencia del usuario.
Consumo de tokens: la llamada a funciones a menudo requiere múltiples viajes de ida y vuelta. Usted envía el mensaje del sistema, el modelo envía los argumentos de la herramienta, usted envía los resultados de la herramienta y el modelo finalmente envía la respuesta. Cada paso se agrega a la ventana contextual, acumulando el uso de tokens de entrada y salida. Los resultados estructurados normalmente se resuelven en un solo turno, más rentable. Sobrecarga de latencia: los viajes de ida y vuelta inherentes a las llamadas a funciones introducen una latencia significativa en la red y el procesamiento. Su aplicación tiene que esperar el modelo, ejecutar código local y esperar el modelo nuevamente. Si su objetivo principal es simplemente obtener datos en un formato específico, los resultados estructurados serán mucho más rápidos. Fiabilidad frente a lógica de reintento: las salidas estructuradas estrictas (mediante decodificación restringida) ofrecen una fidelidad de esquema cercana al 100 %. Puede confiar en la forma de salida sin complejos bloques de análisis. Sin embargo, la llamada a funciones es estadísticamente impredecible. El modelo podría alucinar un argumento, elegir la herramienta equivocada o quedarse atrapado en un bucle de diagnóstico. La llamada a funciones de nivel de producción requiere una lógica de reintento sólida, mecanismos de respaldo y un manejo cuidadoso de los errores.
Enfoques híbridos y mejores prácticas
En las arquitecturas de agentes avanzadas, la línea entre estos dos mecanismos a menudo se desdibuja, lo que lleva a enfoques híbridos.
La superposición:
Vale la pena señalar que las llamadas a funciones modernas en realidad se basan en salidas estructuradas internas para garantizar que los argumentos generados coincidan con las firmas de sus funciones. Por el contrario, puede diseñar un agente que solo utilice salidas estructuradas para devolver un objeto JSON que describa una acción que su sistema determinista debe ejecutar una vez completada la generación; Fingir eficazmente el uso de herramientas sin la latencia de múltiples vueltas.
Asesoramiento Arquitectónico:
El patrón “Controlador”: utilice la función que llama al orquestador o agente “cerebro”. Permítale llamar libremente a herramientas para recopilar contexto, consultar bases de datos y ejecutar API hasta que esté satisfecho de haber acumulado el estado necesario. El patrón “Formateador”: una vez completada la acción, pase los resultados sin procesar a través de un modelo final más económico que utilice solo resultados estructurados. Esto garantiza que la respuesta final coincida perfectamente con los componentes de su interfaz de usuario o con las expectativas de la API REST posterior.
Concluyendo
La ingeniería de LM está pasando rápidamente de la creación de chatbots conversacionales a la creación de agentes autónomos, programáticos y confiables. Comprender cómo restringir y dirigir sus modelos es la clave para esa transición.
TL;DR
Utilice resultados estructurados para dictar la forma de los datos. Utilice llamadas a funciones para dictar acciones e interacciones.
El árbol de decisiones del practicante
Al crear una nueva función, siga esta rápida lista de verificación de 3 pasos:
¿Necesito datos externos mientras pienso o necesito ejecutar una acción? ⭢ Usar llamadas a funciones ¿Estoy simplemente analizando, extrayendo o traduciendo contexto no estructurado en datos estructurados? ⭢ Utilice resultados estructurados. ¿Necesito un cumplimiento absoluto y estricto de un objeto anidado complejo? ⭢ Utilice salidas estructuradas mediante decodificación restringida
Pensamiento final
Los ingenieros de IA más eficaces tratan las llamadas a funciones como una capacidad poderosa pero impredecible, que debe usarse con moderación y estar rodeada de un manejo sólido de errores. Por el contrario, los resultados estructurados deben tratarse como el pegamento fundamental y confiable que mantiene unidos los canales de datos de IA modernos.