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Tools definieren

Überblick

Tools erweitern ein LLM um Faehigkeiten, die es allein nicht hat — Datenbank-Abfragen, API-Calls, Berechnungen. Im AI SDK definierst Du ein Tool mit der tool()-Funktion, die drei Properties erwartet: description (was das Tool tut), parameters (welche Parameter es akzeptiert) und execute (was es ausfuehrt).

Das LLM sieht die description und die parameters, entscheidet ob es das Tool aufrufen will und generiert passende Argumente. Die execute-Funktion laeuft dann auf Deinem Server — das LLM fuehrt nie selbst Code aus.

Es gibt drei Tool-Varianten: Custom Tools (Du definierst alles selbst), Provider-Defined Tools (der Provider liefert das Schema, Du die Ausfuehrung) und Provider-Executed Tools (laufen komplett auf Provider-Servern, z.B. Web Search bei OpenAI).

Code-Beispiel

import { tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';

const weatherTool = tool({
  description: 'Get the weather in a location',
  parameters: z.object({
    location: z.string().describe('The city name'),
    unit: z
      .enum(['celsius', 'fahrenheit'])
      .optional()
      .describe('Temperature unit'),
  }),
  execute: async ({ location, unit }) => ({
    location,
    temperature: 22,
    unit: unit ?? 'celsius',
  }),
});

// Tools an generateText/streamText uebergeben
import { generateText } from 'ai';
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';

const result = await generateText({
  model: anthropic('claude-sonnet-4-5-20250514'),
  prompt: 'Wie ist das Wetter in Berlin?',
  tools: { weather: weatherTool },
});

API

Property	Typ	Beschreibung
`description`	`string`	Erklärung für das LLM, wann und wofuer das Tool genutzt werden soll
`parameters`	`ZodSchema \| JSONSchema`	Schema der Eingabeparameter — Zod empfohlen für Typsicherheit
`execute`	`async (args, options) => Promise<T>`	Async Funktion, die mit den validierten Argumenten aufgerufen wird

Weitere wichtige Properties

Property	Typ	Beschreibung
`experimental_toToolResultContent`	`(result) => Content[]`	Wandelt das Tool-Ergebnis in Content um, den das LLM verarbeiten kann — z.B. für Bilder oder Screenshots bei Multi-Modal-Modellen

Die execute-Funktion erhaelt neben den Argumenten ein Options-Objekt mit:

toolCallId — eindeutige ID des Tool-Calls (z.B. für Stream-Data)
messages — die Messages, die den Tool-Call ausgeloest haben
abortSignal — Signal zum Abbrechen der Operation

Zod-Tipps

Methode	Zweck
`.describe('...')`	Hilft dem LLM, den Parameter zu verstehen
`.optional()`	Macht den Parameter optional
`.default(value)`	Setzt einen Standardwert
`z.enum([...])`	Beschraenkt auf erlaubte Werte

Siehe auch

Challenge 3.1: Tool Calling — Erstes Tool definieren und aufrufen
Challenge 3.4: Tool Loop Agent — Multi-Step Tool-Ausfuehrung mit maxSteps

Quellen