# Tool Use and Function Calling - Advanced Patterns

**Last updated:** 2026-04 | Verified: MCP 2026-04
**Status:** GA
**Category:** Agent Orchestration & Automation

---

## Introduksjon

Function calling og tool use er fundamentale mekanismer som lar AI-agenter utvide sine kapabiliteter utover ren språkgenerering. Ved å kalle predefinerte funksjoner kan agenter hente data fra eksterne kilder, utføre beregninger, oppdatere databaser, og samhandle med andre systemer — alt på en kontrollert og sikker måte.

I Microsoft-stakken støttes function calling på tvers av Azure OpenAI, Semantic Kernel, Microsoft Agent Framework, og Foundry Agent Service. Disse plattformene tilbyr ulike grader av abstraksjon, automatisering og enterprise-funksjoner, men deler samme grunnleggende konsept: modellen genererer strukturert JSON som beskriver funksjonsanrop, mens utvikleren kontrollerer når og hvordan funksjonen faktisk kjøres.

Avanserte mønstre for tool use inkluderer parallelle funksjonsanrop, hierarkisk agentkomposisjon (agent-as-tool), dynamisk toolvalg, og human-in-the-loop approval workflows. Disse mønstrene gjør det mulig å bygge robuste, skalerbare og ansvarlige AI-løsninger som balanserer autonomi med kontroll.

---

## Kjernekomponenter

| Komponent | Beskrivelse | Tilgjengelig i |
|-----------|-------------|----------------|
| **Function Definition** | JSON Schema som beskriver funksjonsnavn, parametere og beskrivelse | Azure OpenAI, SK, Agent Framework |
| **Tool Choice** | Kontroll over hvorvidt modellen må, kan eller ikke skal kalle funksjoner (`auto`, `required`, `none`, spesifikk funksjon) | Azure OpenAI API (2023-12-01+) |
| **Parallel Function Calling** | Modellen kan kalle flere funksjoner samtidig i én respons | GPT-4, GPT-4o, GPT-5-serien, o1/o3-mini |
| **Automatic Invocation** | Agentframework utfører funksjonskall automatisk uten ekstra kode | Semantic Kernel (FunctionChoiceBehavior.Auto), Agent Framework |
| **Structured Outputs** | Pydantic-basert skjemavalidering for funksjonsargumenter | Azure OpenAI (gpt-4o 2024-08-06+) |
| **Agent-as-Tool** | Én agent kan eksponeres som funksjon til en annen agent | Agent Framework (`AsAIFunction()`, `as_tool()`) |
| **Human-in-the-Loop** | Approval-workflows før funksjoner kjøres | AG-UI middleware, custom logic |

### Eksempel: Enkel funksjonsdefinisjon (Azure OpenAI)

```python
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather for a location",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "City name, e.g. Oslo"},
                    "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]
```

### Parallelle funksjonsanrop

```python
# Én request, flere funksjonsanrop
messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather in Oslo, Paris, and Tokyo?"}]
response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=messages, tools=tools)

# response.choices[0].message.tool_calls inneholder nå 3 funksjonsanrop
for tool_call in response.choices[0].message.tool_calls:
    function_name = tool_call.function.name
    args = json.loads(tool_call.function.arguments)
    # Kjør funksjon og legg til resultat i messages
```

---

## Arkitekturmønstre

### 1. Basic Function Calling (Request-Response)

**Beskrivelse:** Utvikleren definerer funksjoner, sender dem til modellen sammen med brukerforespørselen, og behandler funksjonsanrop manuelt.

**Fordeler:**
- Full kontroll over eksekveringslogikk
- Fungerer med alle støttede modeller
- Enkel feilhåndtering og logging

**Ulemper:**
- Krever manuell håndtering av funksjonsanrop
- Må håndtere multi-turn conversations selv

**Bruksområder:** Enkel datainnhenting, prototype-utvikling, tilpasset sikkerhetslogikk.

**Kodeeksempel (Python, Azure OpenAI):**

```python
import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://RESOURCE.openai.azure.com/openai/v1/", api_key="KEY")

def get_weather(location: str) -> str:
    # Simulert funksjon
    return json.dumps({"location": location, "temperature": "15°C"})

messages = [{"role": "user", "content": "What's the weather in Oslo?"}]
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# Behandle tool_calls
if response.choices[0].message.tool_calls:
    for tool_call in response.choices[0].message.tool_calls:
        result = get_weather(**json.loads(tool_call.function.arguments))
        messages.append({
            "tool_call_id": tool_call.id,
            "role": "tool",
            "name": "get_weather",
            "content": result
        })
    # Send tilbake til modellen for final response
    final = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", messages=messages)
```

---

### 2. Automatic Function Invocation (Semantic Kernel / Agent Framework)

**Beskrivelse:** Agentframeworket håndterer tool calls automatisk. Utvikleren definerer funksjoner med dekoratorer eller plugin-klasser, og agenten kaller dem automatisk når nødvendig.

**Fordeler:**
- Minimal boilerplate-kode
- Automatisk retry og feilhåndtering
- Integrert med Semantic Kernel plugins

**Ulemper:**
- Mindre kontroll over eksekveringsflyt
- Krever forståelse av framework-spesifikke konsepter (Kernel, Plugins, FunctionChoiceBehavior)

**Bruksområder:** Multi-turn conversations, komplekse agentic workflows, hurtig prototyping.

**Kodeeksempel (Python, Agent Framework):**

```python
from agent_framework import ChatAgent, tool
from agent_framework.azure import AzureChatCompletion

@tool
def get_weather(location: str) -> str:
    return f"The weather in {location} is 15°C."

agent = ChatAgent(
    chat_client=AzureChatCompletion(),
    instructions="You are a helpful assistant.",
    tools=[get_weather]
)

response = await agent.run("What's the weather in Oslo?")
# get_weather kalles automatisk av agenten
```

---

### 3. Agent-as-Tool (Hierarchical Agent Composition)

**Beskrivelse:** Én agent eksponeres som en funksjon til en annen agent. Dette skaper hierarkier av spesialiserte agenter.

**Fordeler:**
- Modulær arkitektur med spesialiserte agenter
- Enklere testing og vedlikehold
- Hver agent kan ha egne modeller, instructions og tools

**Ulemper:**
- Økt kompleksitet i debugging
- Potensielt høyere token-forbruk

**Bruksområder:** Multi-domain assistenter, delegering til ekspertagenter, composable workflows.

**Kodeeksempel (C#, Agent Framework):**

```csharp
// Spesialisert agent med egen funksjon
var weatherAgent = new ChatClientAgent(chatClient, instructions: "You answer weather questions.", tools: [WeatherTool]);

// Hovedagent som bruker weatherAgent som tool
var mainAgent = new ChatClientAgent(
    chatClient,
    instructions: "You are a helpful assistant who responds in Norwegian.",
    tools: [weatherAgent.AsAIFunction()]
);

// mainAgent kan nå "kalle" weatherAgent som et verktøy
var result = await mainAgent.RunAsync("Hvordan er været i Oslo?");
```

---

### 4. Human-in-the-Loop Approval

**Beskrivelse:** Før funksjonskall utføres, spør systemet bruker om godkjenning. Dette er kritisk for handlinger med reell konsekvens (f.eks. slette data, sende e-post).

**Fordeler:**
- Økt kontroll og ansvarlig AI
- Redusert risiko for uønskede handlinger
- Compliance med AI Act og GDPR (transparens, brukermedvirkning)

**Ulemper:**
- Krever brukerinteraksjon (ikke fullt automatisert)
- Kan redusere opplevd "intelligens"

**Bruksområder:** Finansielle transaksjoner, administrative handlinger, dataredigering.

**Implementering (AG-UI + Agent Framework):**

AG-UI backend tool rendering stoetter HITL via to mekanismer:

**C# - AIFunctionFactory med serializerOptions (Verified MCP 2026-04):**
```csharp
// Definer tool med Description-attributter
[Description("Search for restaurants in a location.")]
static RestaurantSearchResponse SearchRestaurants(
    [Description("The restaurant search request")] RestaurantSearchRequest request)
{
    // implementasjon
}

// Registrer tool - NB: serializerOptions PÅKREVD for komplekse typer
var jsonOptions = app.Services.GetRequiredService<IOptions<JsonOptions>>().Value;
AITool[] tools = [
    AIFunctionFactory.Create(SearchRestaurants, serializerOptions: jsonOptions.SerializerOptions)
];

// FunctionCallContent og FunctionResultContent streames til klient
// FunctionCallContent: .Name, .Arguments (key-value pairs)
// FunctionResultContent: .CallId, .Result eller .Exception
```

**Python - @tool decorator (Verified MCP 2026-04):**
```python
from typing import Annotated
from pydantic import Field
from agent_framework import tool

@tool
def get_weather(
    location: Annotated[str, Field(description="The city")],
) -> str:
    """Get the current weather for a location."""
    return f"The weather in {location} is 22 degrees C."

# Klasse-baserte tools for gruppering
class WeatherTools:
    @tool
    def get_current_weather(self, location: Annotated[str, Field(description="City")]) -> str:
        """Get current weather."""
        return f"Current weather in {location}: Sunny"
```

**Backend tool events streames til klient i sanntid (Verified MCP 2026-04):**
```json
{"type": "TOOL_CALL_START", "toolCallId": "call_abc123", "toolCallName": "get_weather"}
{"type": "TOOL_CALL_ARGS",  "toolCallId": "call_abc123", "delta": "{"location": "Oslo"}"}
{"type": "TOOL_CALL_END",   "toolCallId": "call_abc123"}
{"type": "TOOL_CALL_RESULT","toolCallId": "call_abc123", "content": "The weather in Oslo is 22C."}
```

---

## Beslutningsveiledning

### Velg riktig mønster

| Scenario | Anbefalt mønster | Hvorfor |
|----------|------------------|---------|
| Enkel datahenting (API-kall, DB-spørring) | Basic Function Calling | Full kontroll, minimal overhead |
| Multi-turn konversasjon med flere funksjoner | Automatic Invocation (SK/Agent Framework) | Automatisk orkestrering, mindre kode |
| Spesialiserte subagenter (f.eks. HR-agent, IT-agent) | Agent-as-Tool | Modulær arkitektur, enklere vedlikehold |
| Kritiske handlinger (slette data, godkjenne betalinger) | Human-in-the-Loop | Compliance, ansvarlig AI |
| Real-time streaming UI | AG-UI backend tools | SSE-streaming, UX-optimalisert |

### Vanlige feil

| Feil | Konsekvens | Løsning |
|------|-----------|---------|
| Manglende eller vag `description` | Modellen kaller feil funksjoner | Inkluder detaljerte beskrivelser med eksempler |
| Ingen validering av funksjonsargumenter | Runtime errors, sikkerhetshull | Bruk Pydantic-modeller for structured outputs (gpt-4o 2024-08-06+) |
| For mange funksjoner i én request (>20) | Token-forbruk, dårlig presisjon | Bruk dynamisk toolvalg eller agentkomposisjon |
| Ikke håndtere parallelle anrop | Race conditions, inkonsistent state | Kjør parallelle kall asynkront, isoler state |
| Hardkodet tool_choice="required" | Modellen kan ikke gi vanlige svar | Bruk `auto` og la modellen velge |

### Røde flagg

- **Funksjonen har side-effects (sletter data, sender meldinger) uten approval-workflow** → Implementer human-in-the-loop.
- **Funksjoner kalles fra upålitelig brukerinput uten validering** → Risiko for prompt injection. Valider all input.
- **Sensitivt data returneres fra funksjoner uten tilgangskontroll** → Bruk least-privilege prinsipper, valider brukeridentitet.
- **Token-forbruk eksploderer pga. for mange funksjonsdefinisjoner** → Reduser antall tools, bruk agentkomposisjon.

---

## Integrasjon med Microsoft-stakken

| Plattform | Function Calling Support | Auto-invocation | Agent-as-Tool | Parallel Calls | Structured Outputs |
|-----------|--------------------------|-----------------|---------------|----------------|-------------------|
| **Azure OpenAI** | ✅ (API 2023-12-01+) | ❌ (manuell) | ❌ | ✅ (gpt-4o+) | ✅ (gpt-4o 2024-08-06+) |
| **Semantic Kernel** | ✅ (Plugins) | ✅ (FunctionChoiceBehavior.Auto) | ✅ (KernelPlugin) | ✅ | ✅ (Pydantic via SK) |
| **Agent Framework** | ✅ (ChatAgent, tools=[]) | ✅ (default) | ✅ (AsAIFunction, as_tool) | ✅ | ✅ |
| **Foundry Agent Service** | ✅ (via OpenAPI endpoints) | ✅ (managed service) | ⚠️ (via tool composition) | ✅ | ✅ |
| **Copilot Studio** | ✅ (Actions, Plugins) | ✅ (automatic) | ⚠️ (via topic routing) | ⚠️ (begrensninger) | ❌ |

### Eksempel: Semantic Kernel Plugin

```csharp
public class WeatherPlugin
{
    [KernelFunction, Description("Get weather for a location")]
    public string GetWeather([Description("City name")] string location)
    {
        return $"Weather in {location}: 15°C";
    }
}

// Legg til plugin i kernel
kernel.ImportPluginFromType<WeatherPlugin>();

// ChatCompletionAgent med auto-invocation
var agent = new ChatCompletionAgent
{
    Kernel = kernel,
    Arguments = new KernelArguments(
        new OpenAIPromptExecutionSettings
        {
            FunctionChoiceBehavior = FunctionChoiceBehavior.Auto()
        }
    )
};
```

---

## Offentlig sektor (Norge)

### Compliance-krav

| Regelverk | Krav | Implikasjon for function calling |
|-----------|------|----------------------------------|
| **GDPR** | Transparens, data minimization | Logg alle funksjonsanrop som behandler personopplysninger; ikke hent mer data enn nødvendig |
| **AI Act (EU)** | Risikovurdering for høyrisiko-AI | Funksjoner som påvirker rettigheter krever human oversight (HITL) |
| **Forvaltningsloven** | Enkeltvedtak må være etterprøvbare | Logg input/output for alle funksjoner som bidrar til beslutninger |
| **NSM Grunnprinsipper** | Least privilege, logging | Funksjoner skal kun ha tilgang til data/APIer de faktisk trenger |
| **Schrems II** | Datasuverenitet (EU-EEA) | Funksjoner som kaller eksterne APIer må validere dataplassering |

### Ansvarlig AI-praksis

**Spørsmål arkitekten bør stille:**
1. Har vi approval-workflow for funksjoner som påvirker brukerrettigheter?
2. Logger vi alle funksjonsanrop med input/output for revidering?
3. Har vi validert at funksjoner ikke lekker PII til modellen?
4. Er funksjoner begrenset til minimum nødvendige privilegier?
5. Har vi testet for prompt injection-angrep på funksjonsargumenter?

**Eksempel: Logging for etterprøvbarhet**

```python
import logging

@tool
def update_citizen_record(ssn: str, field: str, value: str) -> str:
    # Log før utførelse
    logging.info(f"Function call: update_citizen_record(ssn={ssn[:4]}****, field={field}, value=REDACTED)")

    # Valider input
    if not is_valid_ssn(ssn):
        raise ValueError("Invalid SSN")

    # Utfør handling
    result = db.update(ssn, field, value)

    # Log resultat
    logging.info(f"Function result: success={result['success']}")
    return f"Record updated: {result['success']}"
```

---

## Kostnad og lisensiering

### Token-forbruk

**Function definitions forbruker input-tokens:**
- Hver funksjon: ~50-150 tokens (avhengig av kompleksitet)
- 10 funksjoner: ~500-1500 tokens per request
- Parallelle anrop: Én request, men flere funksjoner kjøres

**Optimaliseringstips:**
1. Bruk korte, presise beskrivelser
2. Reducer antall funksjoner per request (dynamisk toolvalg)
3. Bruk agent-as-tool for å isolere funksjoner til subagenter
4. Cache funksjonsresultater når mulig (Azure OpenAI caching)

### Lisenskrav

| Plattform | Funksjonalitet | Lisenskrav |
|-----------|----------------|------------|
| **Azure OpenAI** | Function calling | Azure-abonnement + OpenAI deployment |
| **Semantic Kernel** | Plugins, auto-invocation | Open source (MIT), krever AI-modell |
| **Agent Framework** | ChatAgent, tools | Open source, krever AI-modell |
| **Foundry Agent Service** | Managed agents, built-in tools | Azure AI Foundry-lisens |
| **Copilot Studio** | Actions, Plugins | Power Apps/Power Automate Premium eller Copilot Studio-lisens |

**Kostnadsestimat (NOK, Azure OpenAI gpt-4o):**
- Input: ~0.25 kr / 1M tokens
- Output: ~1.00 kr / 1M tokens
- 100 requests/dag med 10 funksjoner (1000 tokens input): ~250 kr/måned
- Parallelle anrop reduserer antall requests (besparelse ~30-50%)

---

## For arkitekten (Cosmo)

### Spørsmål å stille klienten

1. **Hvilke handlinger skal agenten kunne utføre?** (Les data, skriv data, kall eksterne APIer, slett?)
2. **Krever noen funksjoner godkjenning fra bruker?** (Finansielle transaksjoner, sletting, GDPR-påvirkning)
3. **Hvor mange ulike funksjoner trenger agenten?** (<5: Basic, 5-15: Auto-invocation, 15+: Agent-as-tool)
4. **Er det spesialiserte domener?** (HR, IT, Finance → vurder agent-as-tool)
5. **Har dere krav til logging/revidering?** (Forvaltningsloven, ISO 27001)
6. **Hvilke data skal funksjoner ha tilgang til?** (PII, forretningskritisk → vurder least privilege)
7. **Skal agenten streame svar i real-time?** (AG-UI backend tools)
8. **Hva er budsjettet for token-forbruk?** (Vurder PTU for høyt volum)

### Fallgruver

| Fallgruve | Hvorfor det skjer | Hvordan unngå |
|-----------|-------------------|---------------|
| **For mange funksjoner i én agent** | Ønsker "alt i ett" | Bruk agent-as-tool, del opp i subagenter |
| **Funksjoner uten validering** | Stoler på at modellen alltid gir korrekt JSON | Bruk Pydantic structured outputs, valider alle argumenter |
| **Ingen logging av funksjonsanrop** | Glemmer compliance-krav | Implementer logging fra starten |
| **Hardkodet tool_choice="required"** | Misforstår at modellen må kalle funksjoner | Bruk `auto`, la modellen velge |
| **Funksjoner med høy latency blokkerer agent** | Synkrone API-kall | Bruk async/await, AG-UI async tools |

### Anbefalinger per modenhetsnivå

| Modenhetsnivå | Anbefalt tilnærming | Plattform |
|---------------|---------------------|-----------|
| **Pilot (PoC)** | Basic function calling, 1-3 funksjoner | Azure OpenAI + Python |
| **Produksjon (lav kompleksitet)** | Automatic invocation (Agent Framework), <10 funksjoner | Agent Framework + Azure OpenAI |
| **Produksjon (høy kompleksitet)** | Agent-as-tool, HITL for kritiske funksjoner | Agent Framework + AG-UI |
| **Enterprise (multi-domain)** | Foundry Agent Service med managed tools | Foundry Agent Service + M365 integrasjon |

---

## Kilder og verifisering

### Microsoft Learn-kilder (Verified via MCP)

1. [Azure OpenAI Function Calling](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/how-to/function-calling) — **Verified 2026-02**
2. [Semantic Kernel Agent Functions](https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/frameworks/agent/agent-functions) — **Verified 2026-02**
3. [Agent Framework - Agent as Function Tool](https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/tutorials/agents/agent-as-function-tool) — **Verified 2026-02**
4. [AG-UI Backend Tool Rendering](https://learn.microsoft.com/en-us/agent-framework/integrations/ag-ui/backend-tool-rendering) — **Verified (MCP 2026-04)** — AIFunctionFactory.Create() med serializerOptions for komplekse typer (C#), @tool decorator med Annotated/Field (Python), TOOL_CALL_START/ARGS/END/RESULT events, FunctionCallContent/.Arguments og FunctionResultContent/.Result (C#), klasse-baserte tools-moenster (Python)
5. [Azure OpenAI Assistants Function Calling](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/how-to/assistant-functions) — **Verified 2026-02**
6. [Structured Outputs](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/how-to/structured-outputs) — **Verified 2026-02**

### Konfidensnivå per seksjon

| Seksjon | Konfidens | Kilde |
|---------|-----------|-------|
| Kjernekomponenter | **Verified** | Microsoft Learn MCP-search (6 kilder) |
| Arkitekturmønstre | **Verified** | Azure OpenAI docs, Agent Framework docs |
| Integrasjon med Microsoft-stakken | **Verified** | Semantic Kernel docs, Foundry docs |
| Offentlig sektor | **Baseline** | Modellkunnskap + norsk lovverk (GDPR, Forvaltningsloven) |
| Kostnad og lisensiering | **Baseline** | Azure pricing (2026-02), modellkunnskap |

---

**For Cosmo:** Dette dokumentet dekker både grunnleggende og avanserte mønstre for function calling. Bruk det til å velge riktig tilnærming basert på klientens behov (antall funksjoner, kompleksitet, compliance-krav). Husk alltid: **Start enkelt (Basic), skalér til Auto-invocation, og bygg modulært med Agent-as-Tool når kompleksiteten vokser.**
