HTTP API tools позволяют прикреплять external REST API calls прямо к workflow nodes, чтобы voice agents могли вызывать внутренние или внешние системы во время live-разговоров по решению LLM и вашим prompts. Это работает похоже на function calling в любой agentic platform, при этом остается 100% open source и полностью настраиваемым.

​
Видеоинструкция

​
Что такое HTTP API Tool?

HTTP API Tool — это REST API definition, которое LLM может вызвать во время runtime. Типовые use cases:
  • Вызов endpoints вашего backend
  • Запуск n8n automations
  • Синхронизация данных с CRM
  • Получение данных из external APIs: weather, pricing, availability и т. д.
  • Write/update/read data через REST API
LLM решает:
  • какой tool вызвать
  • когда его вызвать
  • какие parameters отправить
На основе:
  • Ваших prompts: node-level instructions на простом English или любом другом языке
  • Tool name
  • Tool description
  • Parameter definitions

​
Определение HTTP API Tool

​
1. Tool Name

  • Должен быть понятным и action-oriented.
  • Примеры: capture_lead_interest, fetch_weather, create_crm_contact и т. д.

​
2. Tool Description

  • Крайне важно
  • По нему LLM решает, когда использовать tool.
  • Пишите простым, явным английским.
Плохо: “API to capture data” Хорошо: “This tool is to capture interest. Use this tool when the user clearly expresses interest in the product or wants to be contacted” Tool Description Example

​
3. Endpoint Configuration

  • Полный URL, который обязательно содержит http:// или https://
  • Поддерживает REST methods
Частая ошибка: забыть https:// в URL.

​
4. Authentication & Headers

  • Добавьте custom headers
  • Прикрепите переиспользуемые учётные данные на вкладке Auth у tool (см. раздел «Учётные данные» ниже)
  • Работает с internal services и third-party APIs

​
5. Parameters

У каждого parameter должны быть:
  • Name
  • Type
  • Description
  • Required/Optional flag
Parameter descriptions важнее, чем types. Guidelines:
  • Начинайте со string parameters, когда возможно
  • Явно описывайте, что представляет value
  • Помечайте required только действительно обязательные fields
Пример:
  • interest (string): “Set to true if the user clearly shows intent to buy or wants follow-up. Otherwise false.”
Parameter Example

​
Учётные данные

Секрет, которым tool аутентифицируется, не является частью самого tool. Это отдельный переиспользуемый объект учётных данных, принадлежащий вашей организации; tool ссылается на него по UUID. Одни учётные данные могут обслуживать сразу несколько tools — HTTP API tool, MCP tool, pre-call data fetch — и их ротация обновляет все сразу.

​
Создание учётных данных

Откройте tool, перейдите на вкладку Auth и нажмите + рядом с выпадающим списком. Задайте имя (уникальное в организации — дубликат отклоняется с кодом 409), необязательное описание и выберите тип: То же самое доступно через API:
Каждому типу нужны свои поля, и запрос без них отклоняется: api_key требует header_name + api_key, bearer_token — token, basic_auth — username + password, custom_header — header_name + header_value.

​
Выбор учётных данных в tool

Выберите учётные данные в выпадающем списке на вкладке Auth. Tool хранит только их UUID, а не копию секрета. Во время звонка Агентика находит учётные данные внутри вашей организации, собирает заголовок нужного типа и добавляет его к исходящему запросу.
Если учётные данные удалены или принадлежат другой организации, запрос всё равно уйдёт — но без заголовка авторизации, что обычно проявляется как 401 от вашего API. Если tool внезапно начал падать на авторизации, проверьте, что его учётные данные ещё существуют.

​
Ротация учётных данных

Поскольку tools ссылаются на UUID, ротация — это одно обновление: все tools, указывающие на эти учётные данные, подхватят новый секрет без правок:
Редактирование и удаление учётных данных сейчас доступны только через API; интерфейс умеет показывать список и создавать новые. DELETE /api/v1/credentials/{credential_uuid} — мягкое удаление: учётные данные пропадают из списка выбора и перестают применяться к запросам.

​
Что хранится

Значения учётных данных хранятся на сервере в базе данных Агентики и используются только для сборки исходящего заголовка авторизации. API их не возвращает: все endpoints учётных данных — список, получение, создание, обновление — отдают только UUID, имя, описание, тип и временные метки. Endpoint, который читает секрет, отсутствует.
Значения хранятся в базе как есть, без шифрования отдельным ключом приложения. Считайте доступ к базе и бэкапам равносильным доступу к этим секретам и предпочитайте узко ограниченные токены на каждый tool одному всемогущему ключу.

​
Прикрепление Tools к Workflow Nodes

  • К одному node можно прикрепить несколько tools
  • Все созданные tools будут доступны для выбора в node
  • Tools callable только когда прикреплены к этому node
  • LLM выберет, какой из них вызвать
Внутри node направляйте LLM через простые английские инструкции. Пример: “If the user shows interest in speaking to sales or wants a callback, immediately call the capture_lead_interest tool and set interest to true.” Такая инструкция часто становится решающим фактором для корректного использования tool. Parameter Example

​
Tool Invocation Logic: как думает LLM

LLM учитывает:
  • Spoken intent пользователя
  • Node prompt instructions
  • Tool name и description
  • Parameter descriptions
Если они четко согласованы, tool вызывается автоматически. Плохие names или vague descriptions приводят к:
  • Пропущенным tool calls
  • Неверным parameters
  • Hallucinated values

​
Key Best Practices

  • Называйте tools понятно
  • Пишите detailed, action-based descriptions
  • Сначала держите parameters простыми
  • Всегда указывайте http/https в URLs
  • Используйте plain English в node instructions
  • Прикрепляйте к каждому node только релевантные tools
Well-defined tools + clear prompts = reliable, production-grade voice agents.