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title: "Was ist Tool Calling?"
description: "Tool Calling ist, wenn ein KI-Modell strukturiertes JSON ausgibt, um deinen Code eine Funktion ausführen zu lassen - so kann es handeln statt nur zu antworten."
type: "glossary"
locale: "de-CH"
term: "Tool Calling"
canonical: "https://agenticschool.dev/de/glossar/tool-calling"
dateModified: "2026-06-13"
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# Was ist Tool Calling?

- Definition: Tool Calling
- Aktualisiert: 2026-06-13
- Keywords: tool calling, what is tool calling, function calling, llm tool calling, function calling vs tool calling
- Kanonische URL: https://agenticschool.dev/de/glossar/tool-calling
- Sprache: de-CH

> Tool Calling ist, wenn ein KI-Modell strukturiertes JSON ausgibt, um deinen Code eine Funktion ausführen zu lassen - so kann es handeln statt nur zu antworten.

Tool Calling, auch Function Calling genannt, ist, wenn ein KI-Modell strukturierte Ausgabe (meist JSON) erzeugt, die dein Programm bittet, eine bestimmte Funktion auszuführen, statt nur mit Text zu antworten. Das Modell führt die Funktion nicht selbst aus; es wählt, welches Tool genutzt wird, füllt die Argumente in einem Format aus, das einem von dir definierten Schema entspricht, und dein Code führt sie aus und gibt das Ergebnis zurück. Tool Calling ist der Kernmechanismus, der aus einem Chatbot einen Agenten macht: So holt ein Modell Live-Daten, führt Code aus, fragt eine Datenbank ab oder sendet eine E-Mail.

## Wie Tool Calling funktioniert

Du gibst dem Modell eine Liste von Tools, jedes beschrieben durch ein JSON-Schema: den Tool-Namen, was es tut und die Parameter mit ihren Typen. Wenn das Modell entscheidet, dass ein Tool nötig ist, gibt es einen strukturierten Aufruf mit dem gewählten Tool und den Argumenten zurück. Deine Laufzeit parst das, führt die echte Funktion aus und gibt die Ausgabe an das Modell zurück, damit es weitermachen kann - vielleicht weitere Tools aufrufend -, bis es antworten kann.

- Du definierst Tools als JSON-Schemas: Name, Beschreibung, typisierte Parameter.
- Das Modell gibt einen strukturierten Aufruf zurück (Tool-Name plus Argumente), nicht freien Text.
- Dein Code führt die Funktion aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück.

## Warum es zählt

Tool Calling überbrückt probabilistisches Reasoning und deterministische Ausführung. Das Modell ist gut darin, zu entscheiden, was zu tun ist; dein Code ist gut darin, es zuverlässig zu tun. Indem du das Modell zwingst, einen strukturierten Aufruf auszugeben, der einem Schema entspricht, bekommst du verlässliche, maschinenlesbare Aktionen, statt zu hoffen, dass es eine Anfrage in Prosa korrekt formatiert. Das ist die Grundlage unter KI Agents und unter Standards wie MCP, die Tools über ein gemeinsames Protokoll bereitstellen.

## Tool Calling und MCP

Tool Calling ist der lokale Mechanismus: Tools, die für ein Modell in einer App definiert sind. MCP (Model Context Protocol) standardisiert es über das Ökosystem hinweg, sodass ein MCP-Server Tools anbieten kann, die jeder MCP-fähige Client ohne eigene Verdrahtung aufrufen kann. Einfach gesagt: Tool Calling ist das Verb, und MCP ist eine weit verbreitete Art, diese Tools überall wiederverwendbar zu machen.

## Häufige Fragen

### Was ist der Unterschied zwischen Tool Calling und Function Calling?

Sie sind dasselbe. "Function Calling" war der ursprüngliche Begriff; "Tool Calling" ist heute der gängigere Name, weil die Funktionen oft Tools genannt werden. Beide bedeuten, dass das Modell einen strukturierten Aufruf ausgibt, den dein Code dann ausführt.

### Führt das KI-Modell die Funktion selbst aus?

Nein. Das Modell entscheidet nur, welches Tool aufgerufen wird, und erzeugt die Argumente als strukturiertes JSON. Dein eigener Code (oder das Agent Harness) führt die Funktion tatsächlich aus und gibt das Ergebnis an das Modell zurück.

### Woher weiss das Modell, welche Tools verfügbar sind?

Du stellst jedes Tool als JSON-Schema bereit: seinen Namen, eine Beschreibung dessen, was es tut, und die typisierten Parameter, die es annimmt. Das Modell liest diese Definitionen und wählt das richtige Tool mit gültigen Argumenten.

### Warum Tool Calling statt reinem Text?

Weil es zuverlässig und maschinenlesbar ist. Ein strukturierter Aufruf, der einem Schema entspricht, kann direkt ausgeführt werden, was weit sicherer ist, als eine Aktion aus freier Prosa zu parsen. Das ist es, was Agents konsistent auf der Welt handeln lässt.