Uno de los grandes desafíos en el desarrollo de agentes inteligentes es cómo manejar bibliotecas de herramientas cada vez más extensas sin saturar el sistema. Hasta ahora, los modelos de lenguaje como Claude debían cargar previamente todas las definiciones de herramientas, lo que podía consumir decenas de miles de tokens incluso antes de empezar una tarea.
Con la introducción de Tool Search Tool, este obstáculo se reduce drásticamente. Esta función permite a Claude descubrir herramientas de forma dinámica, accediendo solo a aquellas necesarias para la tarea actual. En lugar de cargar todo el arsenal de funciones disponibles (que puede superar los 100.000 tokens en entornos complejos como MCP), Claude inicia con una carga mínima y busca herramientas relevantes cuando las necesita. Esto no solo preserva la memoria del sistema, sino que también mejora la precisión, al reducir el riesgo de usar una herramienta incorrecta con parámetros mal definidos. Continúa leyendo «El futuro de los agentes de IA: Claude aprende a usar herramientas de forma avanzada»
