Kiểm soát lựa chọn công cụ là một cơ chế trong đó chính LLM hoặc nhà phát triển kiểm soát công cụ (chức năng) bên ngoài nào mà AI agent có thể gọi và cách sử dụng chúng.
Lựa chọn công cụ là một lệnh gọi hàm (sử dụng công cụ) trong LLM kiểm soát xem một mô hình có thể được gọi hay không và nên gọi cái gì. Nó được cho là một tiêu chuẩn công nghiệp có ``tự động'', tự động đưa ra quyết định dựa trên tình huống, `` bắt buộc '', buộc một mô hình phải được gọi, `` không có '', cấm gọi và một phương thức buộc phải chỉ định một tên hàm cụ thể. Nó được triển khai dưới dạng tham số tool_choice trong API dựa trên Claude và GPT, đồng thời được biết rằng khi số lượng công cụ tăng lên, các lỗi như chọn sai chức năng hoặc thực hiện các lệnh gọi không cần thiết sẽ dễ xảy ra hơn. Trong các hoạt động thực tế kể từ năm 2026, độ chính xác của việc lựa chọn có xu hướng giảm khi số lượng công cụ vượt quá vài chục và các biện pháp đối phó tiêu chuẩn trong trường bao gồm nhóm các công cụ theo danh mục để thu hẹp trước các ứng viên và khắc phục hành vi bằng cách buộc các tên chức năng hoặc yêu cầu trong các luồng xảy ra thường xuyên. Về mặt chi phí, do bản thân định nghĩa công cụ có liên quan trực tiếp đến việc tiêu thụ mã thông báo nhanh chóng nên có một nhược điểm là việc đăng ký một số lượng lớn các chức năng không sử dụng sẽ làm tăng chi phí API nhiều hơn giá trị thị trường, do đó, nên thu hẹp thiết kế ở mức bộ công cụ cần thiết tối thiểu.