# Aufgabe 02: Tool Calling simulieren

## Ziel

Du lernst, wie ein LLM nicht nur Text erzeugt, sondern Aktionen auslösen kann.

## Szenario

Der User fragt:

```text
Wie viele Personen sind im Raum?
```

Das LLM soll nicht raten, sondern ein Tool anfordern:

```json
{
  "tool": "count_people",
  "arguments": {}
}
```

## Aufgabe

Baue ein Programm mit mindestens 3 Tools:

- `get_time()`
- `count_people()` - erstmal fake: gibt z. B. `2` zurück
- `look(direction)` - erstmal fake: gibt `looked left` zurück

Das Programm soll:

1. User-Input entgegennehmen
2. LLM entscheiden lassen, ob ein Tool nötig ist
3. Tool ausführen
4. Ergebnis zurück ans LLM geben
5. finale Antwort ausgeben

## Lernpunkte

- Warum Tool Calling für Robotik zentral ist
- Warum ein LLM nicht direkt Motoren steuern sollte
- Wie man Tools typisiert und validiert
- Wie man gefährliche Aktionen begrenzt

## Akzeptanzkriterien

- Frage nach Uhrzeit ruft `get_time()` auf.
- Frage nach Personen ruft `count_people()` auf.
- Befehl "schau nach links" ruft `look("left")` auf.

## Erweiterung

Logge jeden Tool-Call mit Timestamp, Argumenten und Ergebnis.