Function-Calling beschreibt die Fähigkeit eines Large Language Models, statt eines Freitext-Antwort einen strukturierten Aufruf einer vordefinierten Funktion zu erzeugen — etwa "termin_buchen(datum, uhrzeit, behandlung)". Für einen KI-Telefonassistenten ist das der zentrale Mechanismus, über den natürliche Sprache in deterministische Backend-Aktionen übersetzt wird.
Im Voice-AI-Stack registriert man Tools (CRM-Lookup, Kalender-Slot-Abfrage, Ticket-Anlage, Zahlungslink-Versand) mit JSON-Schema. Das Modell wählt zur Laufzeit, welches Tool wann aufgerufen wird, und die Anwendung führt den Aufruf gegen die echte API aus. Ergebnisse fließen als Tool-Result zurück ins Gespräch.
Operative Härtungspunkte: striktes Parameter-Schema mit Pflichtfeldern und Enums, Whitelisting erlaubter Funktionen pro Use-Case, Idempotenz-Keys für mutierende Aufrufe und ein Audit-Log jeder Tool-Invocation. Ohne diese Guardrails wird Function-Calling zur Angriffsfläche für Prompt-Injection.