Практычныя прыемы: выкарыстоўванне інструмента агента та вызыв функцый у працоўнай суперфісе — калі
Практычныя прыказкі: выкарыстоўванне інструмента агента та вызыв канфігурацый у працоўнай сэрвісе — калі: контракты, перакананні та слоты для коду для команд, якія викорыстоўваюць гэты патерн.
Існавайце гэта як перапрацоўаны варыянт ідэй з артыкула «Апытака інструментамі агентаў і вызыв канфункцый у працоўнай сіткі — калі агенты вступаюць у сустрэчу з рэальным светам» для аператараў: чыстыя этапы, арганізаваныя блакі коду і прыметкі па вяснаванню, якія застаюцца пасля перадачы задання. Этап Агульнага апытаку ўсё лепш працюе, калі яго спрыямаць як мерыемую структуру. Запісаўце адна ідеальная транскрыпцыю, адзін прыклад неудачы і прыметкі па адвярненню змян прычаму расшырэння масштаба. Хавайце настройкі за межамі коду прыемлівання. Файлы сяродавішча, хранільнікі секрэтных дадзеных і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, якое аператары можаць пераглядаць без падчытання всей структуры.
Як агенты выбіраюць, якія інструменты вызываць і калі, структураваная обработка выходных дадзеных, якая запобегае галюцинацыям, шаблоны павторных спроб і адвярненняў у разе неудач інструментаў, а таксама можлівасці стазіроўкі, якія паказваюць, якія інструменты ствараюць проблемы
Для разделу «Як агенты выбираюць стадію» неабяжна пазначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і критэрыі завершэння пры перадзеяванні коду. Аператары должны магчымаць перзапуск кроку з вядомай точкі контролю, не спрабоўваючы здогадвацца пра схованы стан. Неабяжна задокументаваць як шлях успеху, так і шлях вярнення. Перапрыбуткі, людзкіе перакрыцця і обробка некоректных паведамленняў є часткай продукту, а не чымсь, што дадаецца пазней. Автентыфікуйцеся на воратах і паўторна автарызуйцеся на роўні дадзенняў. Толькі токэн-носіцель не є межай арендавання.
Рашэнне пра вжыць інструменту — калі агенты должны, а калі не должны вызываць інструмент
У стадії адаптавання інструменту неабяжна практыка — адначы ўспэшна змяніць код толькі пасля таго, як будуць вялічынены всі неабходны параметры, вызначаны власнік крока і заданы критэрыя завершэння. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перазапускаць крок з вядомай точкі контролю, не прабуючы спадароўваць сабе стан системы. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі крок не выканаецца, прычына павінна быць адносна конкрэтнай адпаведальнасці, а не сложнай сэткі крокаў. Автентыфікацыя павінна выканацца на входзе, а пераправерка — на рэвэрсным канале. Толькі токен-носіцель не ўтварае чыстай межы адпаведальнасці.
Структураваная обработка выходных дадзенняў інструменту — проблема галюцинацыйных параметраў
Для стадіі обробкі кантэнта з інструментаў з структураваным выходам неабходна перад змянай коду задаць вхідныя даны, адпаведальнага за этап і крэтырыя завершэння. Аператары должны магчымае перайсці на гэты этап з вядомага пункта контролю, не спрабоўваючы здагадвацца пра захаваны стан. Спрыяйце гэтай стадіі як даговору межа вхіднымі данымі і перакананымі выходамі. Даць назву кожнам элементам, задаць крэтырыі успеху і не прабоўваць прыйняць часткова завершаную роботу без падтверджэння. Автентыфікуйцеся на входзе і паўторна автарызуйцеся на роўні дадзенняў. Толькі токэн-носіцель не є межай адпаведнае часткі системы. Для стадіі обробкі кантэнта з інструментаў з структураваным выходам неабходна перад змянай коду задаць вхідныя даны, адпаведальнага за этап і крэтырыя завершэння. Аператары должны магчымае перайсці на гэты этап з вядомага пункта контролю, не спрабоўваючы здагадвацца пра захаваны стан. Зберагачыце настройкі параду коду прыкладнення. Файлы сераўіса, хранільнікі секрэтных дадзенняў і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, якое аператары можаць пераглядаць, не чытаючы весь код системы.
Архітектура павтарэння вызова інструмента та альтернатыўных спосабоў
Калі працуеце над стадзіяй павтарэння вызова інструмента, спачатку запісайце умовы викорыстання: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць на падчасныя неудачы. Такі чэк-ліст дапамагае залишыцца адкрытымі пад час пазнейшых змян у кодзе. Дакументавайце як шлях успеху, так і шлях вяснавання проблем. Павтарэння вызоваў, людзкі контроль і обработка некоректных паведамленняў є частью продукту, а не пазнейшым дапрацоўкам. Зявляйце логі з назвай інструмента, хэшам параметраў, часам адклікання і рэзультатам кожнага вызова. Без такога следу дэбагаванне можа зайняць гады.
Спостерагальнасць за інструментамі — выявленне інструментаў, якія ствараюць проблемы
Калі працуеце над стадзіяй «Выяўленне проблем у інструментах», спачатку запісайце контракт: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковым невялікам. Такі список пераканае ў тым, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выходзіць, прычына невялікага павінна вказваць на адну адпаведальнасць, а не на заплутаны процес. Запісвайце назву інструмента, хэш параметраў, час адпаведзення і рынак кожнага вызову. Без такога следу дэбагаванне агента губіць гадзіны.
Код — Система выкарыстоўвання інструментаў агента ў працэсе вырабніцтва
Калі працюеце над стадзіяй «The Code Production Agent», спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список контроля дапамагае заліцьварыць пазнейшыя змены коду. Спрыятліваеце гэтай стадзіяй як контракту межа данымі і пераканаленымі выходамі. Дайце назвы артыфактам, задаце критэрыя успеху і не прымайце часткова завершэння без паведамлення. Зявляйце лог з назвай кантролю, хэшам аргументаў, часу затрымкі і рэзультатаце кожнага вызову. Без такога следу дэбагаванне агента, які цягнёцца бесканечна, змарнуюе гадзіны.
"""
#50DaysOfAgenticAI — Day 41
Topic: Agent Tool Use and Function Calling in Production
Author: Maneesh Kumar | Azure AI Architect
Series: #50DaysOfAgenticAI on Medium & LinkedIn
Book: "From Prompts to Agentic AI: Building Agentic AI & Enterprise RAG Systems on Azure."
Kindle: https://www.amazon.in/Prompts-Agentic-AI-Building-Enterprise-ebook/dp/B0GRD8XTHH/
Paperback: https://www.amazon.in/dp/B0GTLDQSSW
Production tool use system covering:
1. Tool registry with dependency graph and minimum tool set enforcement
2. Parameter provenance tracker — verified vs generated parameter values
3. Pre-execution validation blocking tools with unverified write parameters
4. Three-tier retry architecture: transient, parameter-correction, fallback
5. Tool dependency graph resolver preventing redundant and unnecessary calls
6. Tool call observability: call rate, error rate, latency, cost per query
7. ReAct reasoning loop with structured tool selection justification
8. Tool result validator preventing hallucinated outputs
"""
import asyncio
import json
import logging
import time
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from typing import Optional, Callable, Any
from openai import AzureOpenAI
# ─── Logging ──────────────────────────────────────────────────────────────────
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(name)s — %(message)s"
)
log = logging.getLogger("tool_use")
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# ENUMS
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
class ParameterSource(str, Enum):
RETRIEVED = "retrieved" # From a prior tool call output
USER_PROVIDED = "user_provided" # Extracted from user message
CONVERSATION = "conversation" # From conversation history
GENERATED = "generated" # LLM generated — requires validation for write tools
SYSTEM = "system" # System-level constant
class ToolCategory(str, Enum):
READ_ONLY = "read_only" # Lookups, calculations, searches
WRITE = "write" # State-changing operations
NOTIFY = "notify" # Notifications, communications
ESCALATE = "escalate" # Routing to human systems
class ToolCallStatus(str, Enum):
SUCCESS = "success"
TRANSIENT_FAILURE = "transient_failure"
PARAMETER_ERROR = "parameter_error"
VALIDATION_BLOCKED = "validation_blocked"
FALLBACK_USED = "fallback_used"
ALL_RETRIES_FAILED = "all_retries_failed"
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# DATA STRUCTURES
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
@dataclass
class ToolParameter:
"""Definition of one parameter in a tool's schema."""
name: str
type: str # "string", "number", "boolean", "object"
required: bool
description: str
example: Optional[Any] = None
@dataclass
class ToolDefinition:
"""
Complete definition of one tool available to the agent.
Includes the OpenAI function calling schema, metadata for dependency
resolution, and observability configuration.
"""
name: str
description: str
category: ToolCategory
parameters: list[ToolParameter]
depends_on: list[str] # Tool names that must be called first
fallback_tool: Optional[str] # Tool to use if this one fails
cost_per_call: float = 0.0 # External API cost in INR
timeout_ms: float = 2000.0
executor: Optional[Callable] = None
def to_openai_schema(self) -> dict:
"""Convert to OpenAI function calling schema."""
properties = {}
required = []
for param in self.parameters:
properties[param.name] = {
"type": param.type,
"description": param.description
}
if param.example is not None:
properties[param.name]["example"] = str(param.example)
if param.required:
required.append(param.name)
return {
"type": "function",
"function": {
"name": self.name,
"description": self.description,
"parameters": {
"type": "object",
"properties": properties,
"required": required
}
}
}
@dataclass
class ParameterValue:
"""A tool parameter value with its provenance."""
parameter_name: str
value: Any
source: ParameterSource
source_detail: str # e.g., "loan_lookup result field 'account_id'"
@dataclass
class ToolCallRecord:
"""Complete record of one tool call for observability."""
call_id: str
tool_name: str
parameters: dict
parameter_sources: list[ParameterValue]
status: ToolCallStatus
result: Optional[dict]
error: Optional[str]
latency_ms: float
retry_count: int
fallback_used: bool
cost_incurred: float
timestamp: float
@dataclass
class ToolExecutionPlan:
"""
The planned sequence of tool calls for one query.
Built by the dependency resolver before any calls are made.
"""
query: str
selected_tools: list[str]
execution_order: list[list[str]] # Groups that can run in parallel
justifications: dict[str, str] # tool_name → why it's needed
estimated_cost: float
estimated_latency: float
@dataclass
class AgentToolConfig:
azure_openai_endpoint: str
azure_openai_key: str
model: str = "gpt-5-mini"
api_version: str = "2025-01-01-preview"
max_tool_calls_per_turn: int = 5
max_retries_transient: int = 3
max_retries_parameter: int = 1
backoff_base_ms: float = 500.0
require_write_validation: bool = True
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# TOOL REGISTRY
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
class ToolRegistry:
"""
Central registry of all tools available to the agent.
Provides tool lookup, dependency graph resolution, and schema generation.
"""
def __init__(self):
self._tools: dict[str, ToolDefinition] = {}
def register(self, tool: ToolDefinition) -> None:
"""Register a tool in the registry."""
self._tools[tool.name] = tool
log.info(f"[ToolRegistry] Registered: {tool.name} ({tool.category.value})")
def get(self, name: str) -> Optional[ToolDefinition]:
return self._tools.get(name)
def get_all(self) -> list[ToolDefinition]:
return list(self._tools.values())
def get_openai_tools_schema(self) -> list[dict]:
"""Return all tool schemas in OpenAI function calling format."""
return [tool.to_openai_schema() for tool in self._tools.values()]
def resolve_dependencies(self, selected_tools: list[str]) -> list[list[str]]:
"""
Given a list of selected tool names, return the execution order.
Tools with no dependencies can run in the first group.
Tools that depend on group 1 run in group 2, etc.
Returns a list of groups, where each group can run in parallel.
"""
# Build dependency-aware execution groups
resolved: list[list[str]] = []
remaining = list(selected_tools)
completed: set[str] = set()
max_rounds = len(selected_tools) + 1
rounds = 0
while remaining and rounds < max_rounds:
rounds += 1
ready = []
for tool_name in remaining:
tool = self._tools.get(tool_name)
if not tool:
continue
# Check if all dependencies are either in selected tools or already done
deps_satisfied = all(
dep in completed or dep not in selected_tools
for dep in tool.depends_on
)
if deps_satisfied:
ready.append(tool_name)
if ready:
resolved.append(ready)
completed.update(ready)
remaining = [t for t in remaining if t not in ready]
else:
# Circular dependency or missing dependency — add remaining as-is
resolved.append(remaining)
break
return resolved
def get_minimum_tool_set(
self,
required_information: list[str],
available_information: list[str]
) -> list[str]:
"""
Given a list of required information types and available information,
return the minimum set of tools needed to fill the gaps.
Each tool's description is matched against required information.
"""
information_gaps = [
info for info in required_information
if info not in available_information
]
if not information_gaps:
return []
needed_tools = []
for tool in self._tools.values():
tool_covers = any(
gap.lower() in tool.description.lower()
for gap in information_gaps
)
if tool_covers:
needed_tools.append(tool.name)
return needed_tools
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# PARAMETER PROVENANCE TRACKER
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
class ParameterProvenanceTracker:
"""
Tracks the source of every parameter value used in tool calls.
Flags parameters sourced from LLM generation rather than retrieval.
The tracker maintains a session-level store of all values retrieved
from tool calls and user messages. When the agent fills a tool parameter,
the tracker checks whether the value came from the store or was generated.
"""
def __init__(self):
self._retrieved_values: dict[str, ParameterValue] = {} # key → ParameterValue
def record_retrieved(
self,
field_name: str,
value: Any,
source_tool: str,
source_detail: str = ""
) -> None:
"""Record a value retrieved from a tool call."""
key = f"{field_name}:{str(value)[:50]}"
self._retrieved_values[key] = ParameterValue(
parameter_name=field_name,
value=value,
source=ParameterSource.RETRIEVED,
source_detail=f"{source_tool}: {source_detail}"
)
def record_user_provided(
self,
field_name: str,
value: Any,
context: str = ""
) -> None:
"""Record a value provided directly by the user."""
key = f"{field_name}:{str(value)[:50]}"
self._retrieved_values[key] = ParameterValue(
parameter_name=field_name,
value=value,
source=ParameterSource.USER_PROVIDED,
source_detail=context
)
def assess_parameter(
self,
parameter_name: str,
value: Any,
tool_name: str
) -> ParameterValue:
"""
Assess whether a parameter value is verified or generated.
Returns the ParameterValue with source assessment.
"""
# Try exact match first
key = f"{parameter_name}:{str(value)[:50]}"
if key in self._retrieved_values:
return self._retrieved_values[key]
# Try matching by field name
for stored_key, stored_val in self._retrieved_values.items():
if stored_key.startswith(f"{parameter_name}:"):
return stored_val
# Try matching by value across any field
str_value = str(value)
for stored_key, stored_val in self._retrieved_values.items():
if str(stored_val.value)[:50] == str_value[:50]:
return ParameterValue(
parameter_name=parameter_name,
value=value,
source=stored_val.source,
source_detail=f"Matched by value to: {stored_val.source_detail}"
)
# Not found — mark as generated
log.warning(
f"[Provenance] Parameter '{parameter_name}'='{str(value)[:30]}' "
f"for tool '{tool_name}' not found in retrieved values — marking GENERATED"
)
return ParameterValue(
parameter_name=parameter_name,
value=value,
source=ParameterSource.GENERATED,
source_detail="Not found in retrieved or user-provided values"
)
def has_verified_value(self, field_name: str) -> bool:
"""Check whether a verified value exists for a field."""
return any(
key.startswith(f"{field_name}:")
for key in self._retrieved_values
)
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# PRE-EXECUTION VALIDATOR
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
class PreExecutionValidator:
"""
Validates tool call parameters before execution.
For write and notify tools: blocks calls with any GENERATED required parameter.
For read-only tools: allows GENERATED parameters (worst case is a failed lookup).
"""
def __init__(self, config: AgentToolConfig):
self.config = config
def validate(
self,
tool: ToolDefinition,
parameters: dict,
provenance: list[ParameterValue]
) -> tuple[bool, str]:
"""
Validate that tool parameters are safe to execute.
Returns (is_valid, reason) tuple.
"""
if not self.config.require_write_validation:
return True, "Validation disabled"
# Read-only tools: allow generated parameters
if tool.category == ToolCategory.READ_ONLY:
return True, "Read-only tool — generated parameters permitted"
# Write/notify/escalate tools: block generated required parameters
required_param_names = {p.name for p in tool.parameters if p.required}
provenance_map = {pv.parameter_name: pv for pv in provenance}
for param_name in required_param_names:
pv = provenance_map.get(param_name)
if pv and pv.source == ParameterSource.GENERATED:
return False, (
f"Required parameter '{param_name}' for {tool.category.value} tool "
f"'{tool.name}' has GENERATED source. "
f"Retrieve '{param_name}' before calling this tool."
)
return True, "All required parameters verified"
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# RETRY MANAGER
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
class ToolRetryManager:
"""
Implements the three-tier retry architecture for tool call failures.
Tier 1: Transient failure retry with exponential backoff
Tier 2: Parameter correction retry (one attempt after validation failure)
Tier 3: Fallback tool substitution
"""
def __init__(self, config: AgentToolConfig, registry: ToolRegistry):
self.config = config
self.registry = registry
async def execute_with_retry(
self,
tool: ToolDefinition,
parameters: dict,
executor: Callable
) -> tuple[Optional[dict], ToolCallStatus, int]:
"""
Execute a tool with the full retry architecture.
Returns (result, status, retry_count).
"""
retry_count = 0
# Tier 1: Transient failure retry
for attempt in range(self.config.max_retries_transient + 1):
try:
result = await asyncio.wait_for(
executor(parameters),
timeout=tool.timeout_ms / 1000
)
return result, ToolCallStatus.SUCCESS, retry_count
except asyncio.TimeoutError:
retry_count += 1
log.warning(
f"[Retry] {tool.name} timeout (attempt {attempt + 1}/"
f"{self.config.max_retries_transient + 1})"
)
if attempt < self.config.max_retries_transient:
backoff = self.config.backoff_base_ms * (2 ** attempt) / 1000
await asyncio.sleep(backoff)
except ValueError as e:
# Parameter error — don't retry with same params
log.warning(f"[Retry] {tool.name} parameter error: {e}")
return None, ToolCallStatus.PARAMETER_ERROR, retry_count
except Exception as e:
error_str = str(e).lower()
if "timeout" in error_str or "connection" in error_str or "503" in error_str:
retry_count += 1
if attempt < self.config.max_retries_transient:
backoff = self.config.backoff_base_ms * (2 ** attempt) / 1000
log.warning(
f"[Retry] {tool.name} transient error: {e} | "
f"Retrying in {backoff:.0f}ms"
)
await asyncio.sleep(backoff)
continue
else:
log.error(f"[Retry] {tool.name} non-retryable error: {e}")
return None, ToolCallStatus.TRANSIENT_FAILURE, retry_count
# Tier 3: Fallback tool
if tool.fallback_tool:
fallback_def = self.registry.get(tool.fallback_tool)
if fallback_def and fallback_def.executor:
log.info(
f"[Retry] Falling back to {tool.fallback_tool} "
f"for failed {tool.name}"
)
try:
fallback_result = await asyncio.wait_for(
fallback_def.executor(parameters),
timeout=fallback_def.timeout_ms / 1000
)
return fallback_result, ToolCallStatus.FALLBACK_USED, retry_count
except Exception as e:
log.error(f"[Retry] Fallback {tool.fallback_tool} also failed: {e}")
return None, ToolCallStatus.ALL_RETRIES_FAILED, retry_count
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# TOOL OBSERVABILITY TRACKER
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
class ToolObservabilityTracker:
"""
Tracks per-tool metrics across all requests.
Provides call rate, error rate, latency, and cost analytics.
"""
def __init__(self):
self._records: list[ToolCallRecord] = []
def record(self, record: ToolCallRecord) -> None:
self._records.append(record)
def get_metrics_per_tool(self) -> dict:
"""Compute aggregate metrics per tool."""
if not self._records:
return {}
tool_data: dict[str, list[ToolCallRecord]] = {}
for r in self._records:
tool_data.setdefault(r.tool_name, []).append(r)
metrics = {}
total_queries = max(
len(set(r.call_id.split("_")[0] for r in self._records)), 1
)
for tool_name, records in tool_data.items():
total_calls = len(records)
success = sum(1 for r in records if r.status == ToolCallStatus.SUCCESS)
errors = sum(1 for r in records if r.status in (
ToolCallStatus.TRANSIENT_FAILURE,
ToolCallStatus.ALL_RETRIES_FAILED,
ToolCallStatus.PARAMETER_ERROR
))
blocked = sum(1 for r in records if r.status == ToolCallStatus.VALIDATION_BLOCKED)
total_cost = sum(r.cost_incurred for r in records)
avg_latency = sum(r.latency_ms for r in records) / total_calls
generated_params = sum(
1 for r in records
if any(pv.source == ParameterSource.GENERATED for pv in r.parameter_sources)
)
metrics[tool_name] = {
"total_calls": total_calls,
"call_rate": round(total_calls / total_queries, 2),
"success_rate": round(success / max(total_calls, 1), 3),
"error_rate": round(errors / max(total_calls, 1), 3),
"validation_block_rate": round(blocked / max(total_calls, 1), 3),
"generated_param_rate": round(generated_params / max(total_calls, 1), 3),
"avg_latency_ms": round(avg_latency, 1),
"total_cost_inr": round(total_cost, 2),
"cost_per_call_inr": round(total_cost / max(total_calls, 1), 2),
}
return metrics
def get_cost_savings_opportunities(self, call_rate_threshold: float = 0.50) -> list[dict]:
"""
Identify tools that appear to be over-called based on call rate.
Tools called more than threshold per query are candidates for optimisation.
"""
metrics = self.get_metrics_per_tool()
opportunities = []
for tool_name, m in metrics.items():
if m["call_rate"] > call_rate_threshold:
opportunities.append({
"tool": tool_name,
"current_call_rate": m["call_rate"],
"threshold": call_rate_threshold,
"total_cost_inr": m["total_cost_inr"],
"potential_saving_inr": round(
m["total_cost_inr"] *
(1 - call_rate_threshold / m["call_rate"]), 2
),
"recommendation": (
f"Call rate {m['call_rate']:.0%} exceeds threshold {call_rate_threshold:.0%}. "
f"Review tool selection justification for unnecessary calls."
)
})
return sorted(opportunities, key=lambda x: -x["potential_saving_inr"])
def get_alerts(self) -> list[str]:
"""Generate observability alerts for metrics exceeding thresholds."""
metrics = self.get_metrics_per_tool()
alerts = []
for tool_name, m in metrics.items():
if m["call_rate"] > 0.70:
alerts.append(
f"⚠️ {tool_name}: Call rate {m['call_rate']:.0%} — "
f"possible over-calling"
)
if m["error_rate"] > 0.10:
alerts.append(
f"🔴 {tool_name}: Error rate {m['error_rate']:.0%} — "
f"tool reliability issue"
)
if m["generated_param_rate"] > 0.05:
alerts.append(
f"🔴 {tool_name}: {m['generated_param_rate']:.0%} calls use "
f"generated parameters — provenance gap"
)
return alerts
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# REACT REASONING LOOP WITH TOOL USE
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
class ReActAgentWithToolUse:
"""
ReAct (Reason + Act) agent with full tool use production infrastructure.
Each iteration:
1. Reason: LLM determines next action with justification
2. Plan: validate tool selection against minimum tool set principle
3. Validate: check parameter provenance for write/notify tools
4. Execute: call tool with retry architecture
5. Observe: record result and update provenance tracker
6. Repeat or respond
"""
SYSTEM_PROMPT = """You are a financial services AI assistant with access to banking tools.
When using tools:
1. Only call a tool when you genuinely NEED information it provides
2. Justify each tool call: what specific information does it provide that you don't already have?
3. Use information from prior tool results rather than calling the same tool again
4. Never call the bureau query tool unless credit eligibility assessment is specifically required
5. For notification tools: only call after you have retrieved the recipient's contact details
Think step by step before calling any tool."""
TOOL_SELECTION_PROMPT = """Given the user query and the tools available, determine:
1. Which tools are NECESSARY (not just potentially useful) to answer this query?
2. For each necessary tool, what specific information does it provide that cannot be obtained otherwise?
Query: {query}
Available tools: {tools}
Current available information: {available_info}
Return ONLY valid JSON:
{{"necessary_tools": ["tool_name_1", ...],
"justifications": {{"tool_name": "why this specific tool is necessary"}},
"can_answer_without_retrieval": true/false,
"direct_answer": "if can_answer_without_retrieval, provide the answer"}}"""
def __init__(
self,
config: AgentToolConfig,
registry: ToolRegistry
):
self.config = config
self.client = AzureOpenAI(
azure_endpoint=config.azure_openai_endpoint,
api_key=config.azure_openai_key,
api_version=config.api_version
)
self.registry = registry
self.validator = PreExecutionValidator(config)
self.retry_mgr = ToolRetryManager(config, registry)
self.obs_tracker = ToolObservabilityTracker()
self.provenance = ParameterProvenanceTracker()
async def _plan_tool_calls(
self,
query: str,
available_info: dict
) -> dict:
"""Determine necessary tools using the minimum tool set principle."""
tool_descriptions = "\n".join([
f"- {t.name}: {t.description} [category: {t.category.value}, cost: ₹{t.cost_per_call}]"
for t in self.registry.get_all()
])
available_str = json.dumps({k: v for k, v in available_info.items() if v is not None})
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.config.model,
messages=[
{"role": "system", "content": self.SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": self.TOOL_SELECTION_PROMPT.format(
query=query,
tools=tool_descriptions,
available_info=available_str or "None"
)}
],
temperature=0,
max_tokens=400,
response_format={"type": "json_object"}
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)
except Exception as e:
log.error(f"[ReAct] Tool planning failed: {e}")
return {"necessary_tools": [], "justifications": {}, "can_answer_without_retrieval": True}
async def _execute_tool(
self,
tool_name: str,
parameters: dict,
query_id: str
) -> ToolCallRecord:
"""Execute one tool call with validation, retry, and observability."""
tool = self.registry.get(tool_name)
start = time.time()
if not tool:
return ToolCallRecord(
call_id=f"{query_id}_{tool_name}",
tool_name=tool_name,
parameters=parameters,
parameter_sources=[],
status=ToolCallStatus.ALL_RETRIES_FAILED,
result=None,
error=f"Tool '{tool_name}' not found in registry",
latency_ms=0,
retry_count=0,
fallback_used=False,
cost_incurred=0.0,
timestamp=time.time()
)
# Assess parameter provenance
param_sources = [
self.provenance.assess_parameter(param_name, value, tool_name)
for param_name, value in parameters.items()
]
# Pre-execution validation for write/notify tools
is_valid, validation_reason = self.validator.validate(
tool, parameters, param_sources
)
if not is_valid:
log.warning(
f"[ReAct] Tool call BLOCKED: {tool_name} — {validation_reason}"
)
record = ToolCallRecord(
call_id=f"{query_id}_{tool_name}",
tool_name=tool_name,
parameters=parameters,
parameter_sources=param_sources,
status=ToolCallStatus.VALIDATION_BLOCKED,
result=None,
error=validation_reason,
latency_ms=(time.time() - start) * 1000,
retry_count=0,
fallback_used=False,
cost_incurred=0.0,
timestamp=time.time()
)
self.obs_tracker.record(record)
return record
# Execute with retry architecture
if not tool.executor:
# Mock execution for demo
async def mock_executor(params):
await asyncio.sleep(0.05)
return self._mock_tool_result(tool_name, params)
executor = mock_executor
else:
executor = tool.executor
result, status, retry_count = await self.retry_mgr.execute_with_retry(
tool, parameters, executor
)
latency_ms = (time.time() - start) * 1000
# Update provenance tracker with results
if result:
for field_name, value in result.items():
self.provenance.record_retrieved(
field_name=field_name,
value=value,
source_tool=tool_name,
source_detail=f"result.{field_name}"
)
cost = tool.cost_per_call if status != ToolCallStatus.VALIDATION_BLOCKED else 0.0
record = ToolCallRecord(
call_id=f"{query_id}_{tool_name}",
tool_name=tool_name,
parameters=parameters,
parameter_sources=param_sources,
status=status,
result=result,
error=None if result else f"Tool failed after {retry_count} retries",
latency_ms=latency_ms,
retry_count=retry_count,
fallback_used=(status == ToolCallStatus.FALLBACK_USED),
cost_incurred=cost,
timestamp=time.time()
)
self.obs_tracker.record(record)
log.info(
f"[ReAct] {tool_name}: {status.value} | "
f"{latency_ms:.0f}ms | ₹{cost:.2f} | "
f"retries={retry_count}"
)
return record
def _mock_tool_result(self, tool_name: str, params: dict) -> dict:
"""Mock tool results for demo."""
mocks = {
"get_loan_status": {
"account_id": params.get("account_id", "LA4421"),
"account_holder": "Priya Sharma",
"outstanding": 4235000,
"next_emi_date": "2026-05-05",
"emi_amount": 45000,
"status": "Active",
"phone_masked": "+91-98XXXXX123" # Masked for privacy
},
"calculate_emi": {
"emi_amount": params.get("emi", 45000),
"principal": params.get("principal", 5000000),
"total_interest": 2100000,
"total_payment": 7100000
},
"fetch_bureau_score": {
"bureau_score": 756,
"credit_history": "Good",
"payment_history": "Consistent",
"utilisation": 0.32
},
"query_policy_docs": {
"content": "Prepayment of home loans carries no penalty for floating rate loans under RBI guidelines.",
"source": "RBI Master Circular 2024-HC-001",
"confidence": 0.94
}
}
return mocks.get(tool_name, {"status": "ok", "data": "mock result"})
async def run(
self,
user_query: str,
session_context: dict = None
) -> dict:
"""
Run the full ReAct tool use loop for one user query.
Returns the final answer with tool execution metadata.
"""
query_id = f"q_{int(time.time())}"
available_info = session_context or {}
all_records: list[ToolCallRecord] = []
total_cost = 0.0
log.info(f"\n[ReAct] Processing: '{user_query}'")
# Step 1: Plan tool calls using minimum tool set principle
plan = await self._plan_tool_calls(user_query, available_info)
if plan.get("can_answer_without_retrieval"):
log.info(f"[ReAct] Answering from context — no retrieval needed")
return {
"answer": plan.get("direct_answer", ""),
"tools_called": [],
"total_cost": 0.0,
"tool_records": []
}
necessary_tools = plan.get("necessary_tools", [])
justifications = plan.get("justifications", {})
log.info(
f"[ReAct] Planned tools: {necessary_tools} | "
f"Skipping: {[t.name for t in self.registry.get_all() if t.name not in necessary_tools]}"
)
# Step 2: Resolve execution order
execution_groups = self.registry.resolve_dependencies(necessary_tools)
log.info(f"[ReAct] Execution order: {execution_groups}")
# Step 3: Execute tools in dependency order (parallel within groups)
tool_results = {}
for group in execution_groups:
group_tasks = []
for tool_name in group:
tool = self.registry.get(tool_name)
if not tool:
continue
# Build parameters from available information
params = self._build_parameters(tool, available_info, tool_results)
group_tasks.append(self._execute_tool(tool_name, params, query_id))
if group_tasks:
group_records = await asyncio.gather(*group_tasks)
for record in group_records:
all_records.append(record)
total_cost += record.cost_incurred
if record.result:
tool_results[record.tool_name] = record.result
available_info.update(record.result)
# Step 4: Generate final answer using tool results
context = json.dumps(tool_results, indent=2, default=str)
try:
response = self.client.chat.completions.create(
model=self.config.model,
messages=[
{"role": "system", "content": self.SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": (
f"Query: {user_query}\n\n"
f"Retrieved information:\n{context}\n\n"
f"Answer the query using only the retrieved information."
)}
],
temperature=0.1,
max_tokens=300
)
answer = response.choices[0].message.content.strip()
except Exception as e:
log.error(f"[ReAct] Final generation failed: {e}")
answer = f"Unable to generate response: {e}"
return {
"answer": answer,
"tools_called": [r.tool_name for r in all_records],
"tools_skipped": [t.name for t in self.registry.get_all()
if t.name not in [r.tool_name for r in all_records]],
"justifications": justifications,
"total_cost_inr": round(total_cost, 2),
"tool_records": all_records
}
def _build_parameters(
self,
tool: ToolDefinition,
available: dict,
prior_results: dict
) -> dict:
"""Build tool parameters from available context."""
params = {}
all_available = {**available, **{k: v for d in prior_results.values() for k, v in d.items()}}
for param in tool.parameters:
# Try to find the value in available context
if param.name in all_available:
params[param.name] = all_available[param.name]
elif param.example is not None:
params[param.name] = param.example
return params
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# DEMO — Building the Tool Registry and Running Queries
# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
async def demo():
"""
Demonstrates the production tool use system on four queries:
1. Simple balance query (should use loan_status only, NOT bureau)
2. Eligibility query (legitimately needs bureau score)
3. Notification with masked phone (should be blocked by validation)
4. Policy question (no retrieval needed — parametric knowledge)
"""
config = AgentToolConfig(
azure_openai_endpoint="https://your-resource.openai.azure.com/",
azure_openai_key="your-key",
require_write_validation=True
)
# Build the tool registry
registry = ToolRegistry()
registry.register(ToolDefinition(
name="get_loan_status",
description="Retrieves current loan account status, outstanding balance, next EMI date, and account holder details for a specific loan account",
category=ToolCategory.READ_ONLY,
parameters=[
ToolParameter("account_id", "string", True, "Loan account ID (e.g. LA4421)", "LA4421")
],
depends_on=[],
fallback_tool=None,
cost_per_call=0.50
))
registry.register(ToolDefinition(
name="calculate_emi",
description="Calculates EMI for given principal, interest rate and tenure. Does NOT require bureau data.",
category=ToolCategory.READ_ONLY,
parameters=[
ToolParameter("principal", "number", True, "Loan principal in INR", 5000000),
ToolParameter("rate", "number", True, "Annual interest rate as decimal", 0.085),
ToolParameter("months", "number", True, "Loan tenure in months", 240)
],
depends_on=[],
fallback_tool=None,
cost_per_call=0.0
))
registry.register(ToolDefinition(
name="fetch_bureau_score",
description="Retrieves credit bureau score, payment history, and credit utilisation for eligibility assessment. Use ONLY when credit eligibility needs to be assessed. Do NOT call for balance queries, EMI calculations, or policy questions.",
category=ToolCategory.READ_ONLY,
parameters=[
ToolParameter("customer_id", "string", True, "Customer ID", "CUST_001"),
ToolParameter("pan", "string", True, "PAN card number", "ABCDE1234F")
],
depends_on=[],
fallback_tool=None,
cost_per_call=8.0 # ₹8 per bureau pull
))
registry.register(ToolDefinition(
name="send_notification",
description="Sends SMS or WhatsApp notification to a customer. Requires verified phone number — do NOT use generated phone numbers.",
category=ToolCategory.NOTIFY,
parameters=[
ToolParameter("phone_number", "string", True, "Verified customer phone number", None),
ToolParameter("message", "string", True, "Notification message text", None),
ToolParameter("channel", "string", True, "sms or whatsapp", "sms")
],
depends_on=["get_loan_status"], # Must retrieve customer details first
fallback_tool=None,
cost_per_call=0.30
))
registry.register(ToolDefinition(
name="query_policy_docs",
description="Searches policy documents and regulatory guidelines for product terms, RBI circulars, and lending policies.",
category=ToolCategory.READ_ONLY,
parameters=[
ToolParameter("query", "string", True, "Search query for policy information", None)
],
depends_on=[],
fallback_tool=None,
cost_per_call=0.10
))
agent = ReActAgentWithToolUse(config, registry)
print("\n" + "="*65)
print("AGENT TOOL USE PRODUCTION DEMO")
print("="*65)
# Test queries
test_queries = [
{
"query": "What is the current outstanding balance on my home loan LA4421?",
"context": {"account_id": "LA4421", "customer_id": "CUST_001"},
"expect": "Should use get_loan_status ONLY — bureau call is unnecessary"
},
{
"query": "I want to apply for a new personal loan of ₹5 lakh. Am I eligible?",
"context": {"customer_id": "CUST_001", "pan": "ABCDE1234F"},
"expect": "Should use fetch_bureau_score — eligibility assessment genuinely needs it"
},
{
"query": "What does RBI say about prepayment charges on floating rate home loans?",
"context": {},
"expect": "Should use query_policy_docs or answer directly — no bureau needed"
},
]
total_sessions_cost = 0.0
total_bureau_calls = 0
for i, test in enumerate(test_queries, 1):
print(f"\n[Query {i}] {test['query'][:65]}")
print(f" Expected: {test['expect']}")
# Pre-seed provenance tracker with user-provided context
for key, value in test["context"].items():
agent.provenance.record_user_provided(key, value, "user_context")
result = await agent.run(test["query"], dict(test["context"]))
bureau_called = "fetch_bureau_score" in result["tools_called"]
total_bureau_calls += 1 if bureau_called else 0
total_sessions_cost += result["total_cost_inr"]
print(f"\n Tools called: {result['tools_called'] or ['none (parametric)']}")
print(f" Tools skipped: {result['tools_skipped'][:3]}")
print(f" Bureau called: {'YES ⚠️' if bureau_called else 'No ✅'}")
print(f" Total cost: ₹{result['total_cost_inr']:.2f}")
print(f" Answer preview: {result['answer'][:100]}...")
if result["tool_records"]:
print(f"\n Tool Records:")
for rec in result["tool_records"]:
status_icon = "✅" if rec.status == ToolCallStatus.SUCCESS else (
"🚫" if rec.status == ToolCallStatus.VALIDATION_BLOCKED else "❌"
)
print(
f" {status_icon} {rec.tool_name}: {rec.status.value} | "
f"{rec.latency_ms:.0f}ms | ₹{rec.cost_incurred:.2f}"
)
if rec.status == ToolCallStatus.VALIDATION_BLOCKED:
print(f" BLOCKED: {rec.error[:80]}")
# Reset provenance for next query
agent.provenance = ParameterProvenanceTracker()
# Observability summary
print(f"\n{'='*65}")
print("[Tool Observability Summary]")
metrics = agent.obs_tracker.get_metrics_per_tool()
for tool_name, m in metrics.items():
alert = " ⚠️ OVER-CALLED" if m["call_rate"] > 0.50 else ""
print(
f" {tool_name:<25} "
f"calls/query={m['call_rate']:.0%} "
f"cost=₹{m['total_cost_inr']:.2f} "
f"latency={m['avg_latency_ms']:.0f}ms"
f"{alert}"
)
opportunities = agent.obs_tracker.get_cost_savings_opportunities(0.50)
if opportunities:
print(f"\n[Cost Savings Opportunities]")
for opp in opportunities:
print(f" {opp['tool']}: save ₹{opp['potential_saving_inr']:.2f} | {opp['recommendation'][:70]}")
alerts = agent.obs_tracker.get_alerts()
if alerts:
print(f"\n[Observability Alerts]")
for alert in alerts:
print(f" {alert}")
print(f"\n Total session cost: ₹{total_sessions_cost:.2f}")
print(f" Bureau calls (should be 1 of 3): {total_bureau_calls}/3")
# Deep dive in "From Prompts to Agentic AI: Building Agentic AI & Enterprise RAG Systems on Azure."
# Kindle: https://www.amazon.in/Prompts-Agentic-AI-Building-Enterprise-ebook/dp/B0GRD8XTHH/
# Paperback: https://www.amazon.in/dp/B0GTLDQSSW
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(demo())
Што ўжо адбылася — простая мова
Калі працуеце з этапам «What Just Happened Plain», спачатку запісайце умовы контракту: неабяжлівыя даны, сигнал успеху і тое, што выходзіць пад частыя неудачы. Такі список пераканаець правдзівасць пазнейшых змян у коде. Запісвайце часы выконання і кост токена або запиту праз ці функцыональныя рэзультаты. Відразувая візуабельнае прадставлення костаў запобiegае неспакойным рахункам, калі процес пераходзіць з дэмовай среды ў спакульную. Запісвайце назву інструмента, хэш аргументаў, час затрымкі і рэзультат кожнага вызову. Без такога лёгкага следу дэбагаванне агента займае гадзіны.
Проблема апісання інструмента — як якасць апісання вплывае на якасць выбору
Калі працуеце над стадзіяй «Проблема апісання інструмента», спачатку запішыце кантракт: неабяжлівыя даннэ, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага абярэння. Такі список контроля дапамагае заліцьварыць чыстасцю пазнейшых змян у кодзе. Храніце настройкі за межамі коду прыемлі. Файлы сераўнавання, хранальнікі секрэтных данных і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, куды аператары можаюць адбавіць аудыт без неабяжлівага чытання всей структуры. Запішыце назву інструмента, хэш аргументаў, час адклікання і рэзультат кожнага вызову. Без такога следу дэбагаванне агента займае гадзіны.
Рэальная історыя падпрыемства
Калі працюеце над стадзіяй «Рэальная практычная історыя падпрыемства», спачатку запісайце кантракт: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список пераконвае ў тым, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Документавайце як шлях успеху, так і шлях вярнення. Перапрыбуткі, людзкіе контралі і обработка некоректных паведамленняў ёсць частью продукту, а не пазнейшым дапрацоўкам. Зявляйце логі з назвай інструмента, хэшам аргументаў, часам затрымкі і рэзультатам кожнага вызову. Без такога следу дэбаггінг агента губіць гадзіны.
Глыбэй
Калі працуеце над стадзіяй «Going Deeper», спачатку запісайце умовы працы: неабяжлівыя данні, сигнал успеху і тое, што выходзіць пад частковыя неудачы. Такі список контролю дапамагае залічваць пазнейшыя змены ў кодзе чыста.
Чэрніцкі список для эксплуатацыі
Калі працуеце над стадзіяй «Чэрніцкі список для эксплуатацыі», спачатку запісайце умовы працы: неабяжлівыя данні, сигнал успеху і тое, што выходзіць пад частковыя неудачы. Такі список контролю дапамагае залічваць пазнейшыя змены ў кодзе чыста.
Запісвайце час выканання, вартась токенаў або запытав і рэзультаты ўжо праз функцыйнае выканання. Візуабільнась вартасей з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі праця пераходзіць з дэмавайнага режыма ў спяльныя среды.
Зявіце назву інструмента логавання, хэш аргументаў, час затрымкі і рынак кожнага вызову. Дэбагаванне без такога следу адзначае гады часу.
Зберагайце стан графа ў простам і типаваным формате. Вярнутыя структуры маскуюць, який вузел запісаў канкрэтны поле, і спакойваюць працу пасля перарываў.
Калі бюджет дазволяе, дадзіце тэст на працяснуючанне критычнага шляху ў CI з фіксатрамі, а не за дапамогою рэальных платных API.
Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшаў, адказ за гэта павінен быць прысвечаны адзіной адпаведальнасці, а не заплутанай лянцюговой працэўный процесу.
Перш чым апранаваць новую структуру, заморозьце версіі, зафіксуйце ідеальны транскрыпт для критычнага шляху і паказвайце способы адворачэння. У спадзеленых средах неабходны ліміты частоты запытоў, перакананні ў прыналежнасці і чысткі власнік для змены секрэтных даных. Валіце простую надзейнасць замест крэатыўных, адночасовых дэманстрацый.
Запіска параграфу для e491f945eee7: не трэба кантрацеўваць ключы прадаўцаў у репазітарыі, задаць максімальную кантроль на токены за сесыю, а таксама зберагчы транскрыпціі праза фіксатуры адлічэння, каб пазнейшыя замены моделей заставалі пораўнанневымі.
Запіска параграфу 0 пра зміцнэнне найкраща працюе, калі яе спрыяваць як мерыемую плошчу. Зафіксавайце адну ідеальную транскрыпцію, адзін кейс абякання і запіску пра вярнэнне да пачатковага стану перад расшырэнням масштаба. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок абякае, прычына абякання павінна вказваць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны процес.
Дзялянка зміцнэння 0/881: за мерыяйце час выканання, класію абякання і колькасць выкарыстоўваных токенаў для гэтай запіскі, а пасля вырашыце, чы робіць змяну на адной фіксованай сэтцы пытанняў, а не на адной лячбе.
Для першага стадыі змецелення неабяжна прадзефінаваць вхідныя даны, адпраўніка крока і критэрыя завершэння пры перадзмене коду. Аперацыйныя працавнікі должны магчыма было перзапускаць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Запісваць час выконання і вартасць токенаў або запытак па боку функцыйнальных рэзультаатаў. Відразлівая вартасць з самага пачатку запобегае неспакою, калі процес пераходзіць з дэмавай версіі ў спяльныя среды.
Дзеянне змецелення 1/881: вымерыць час выконання, класію адказоў і вартасць викорыстаных токенаў для гэтага пункту, а потым вырашыць, чы робіцца змена на аднойчы заданай сэткі пытанняў, а не на аднойчы інтуіцыі.
Калі працуеце над 2-й стадзіяю прыемкі з павышэння безпекі, спачатку запісайце угоду: неабяжлівыя данні, сігнал успеху і тое, што выходзіць пад частковыя неудачы. Такі список контроля дапамагае заліцвачыць пазнейшыя змены коду. Документавайце як «вдалы» шлях, так і шлях вярнення. Перапрыбуткі, людзкіе контралі і обработка некоректных паведамленняў ёсць часткай продукту, а не пазнейшым дапрацоўкам.
Дзеянні прыемкі з павышэння безпекі 2/881: вымерайце час выканання, класію памылак і витрату токенав для гэтай прыемкі, а потым выберайце, чы робіць змену на адной пазначанай сэткі пытанняў, а не на адной толькі прымітцы.
2-я стадзія прыемкі з павышэння безпекі работае лепей, калі яе спрыямаць як меравальную плошчу. Запісайце адну «золатую» транскрыпцыю, адны прыклад неудачы і прымітку па вярнэнню да пачатковага стану, прычым расшырюючы сферу дзеяння. Спрыяйце гэтай стадзіі як угоды межа даннімі і перакананымі выходамі. Дайце назвы артыфактам, задаце критэрыя успеху і адмовіцеся ад тыхнай частковай, неканфірмаванай роботы.
Дзеянне паўжасткі 3/881: звярніце увагу на час выканання, класы памылак і витрату токенаў для гэтага зьязку, а пасля, на аднойчынай базе фіксаванага набору пытанняў, а не на індывідуальных прыкладах, выявіце, чы рашыцца застаўіць змяну.
Для 4-го этапа паўжасткі неабходна перад змянай коду чыста апісаць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і критэрыя завершэння. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымае перадзьвяжаць крок з вядомага пункта контролю, не прымусваныя здагадвацца пра схованы стан. Канфігурацыю трэба зберагчы за межамі коду прыемленае — файлы сяродавішча, хранальнікі секрэтных дадзеных і флагі функцый павінны знаходзіцца ў адном месцы, якое працавнікі можуць пераглядаць, не чытаючы весь код.
Дзеянне паўжасткі 4/881: звярніце увагу на час выканання, класы памылак і витрату токенаў для гэтага зьязку, а пасля, на аднойчынай базе фіксаванага набору пытанняў, а не на індывідуальных прыкладах, выявіце, чы рашыцца застаўіць змяну.
Калі працуеце над 5-м падземам прыемкі з ужорсткавання, спачатку запісайце шэраг умов: неабяжлівыя данні, сігнал успеху і тое, што выходзіць па частым неудачам. Такі список дапамагае заліцварыць пазнейшыя змены ў кодзе. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, неудача павінна вказваць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг задач.
Дзялей 5/881 прыемкі з ужорсткавання: замерайце час выкарыстання, класы каштоўкі і колькасць токенаў для гэтай прыемкі, а пасля выберайце, чы робіць змены на адной фіксаванай базе пытанняў, а не на адной толькі прыкладзе.
5-й падзем прыемкі з ужорсткавання работае лепей, калі яго спрыямаць як меравальную плошчу. Запісайце адны ідеальны прыклад работы, адзін кейс неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану, перш чым расширваць сферу дзеяння. Запісвайце часы выкарыстання і каштоўкі токенаў чы запытак праза функцыйнае рэзультат. Відкрытая інформацыя пра каштоўкі заранее запобегае неспакойным рашчыткам, калі процес пераходзіць з дэмаверсіі ў спяльныя среды.
Дзеянне паўжчання 6/881: звярніце увагу на час выканання, клас памылакі і колькасць выкорыстоўваных токенаў для гэтага запісу, а пасля, на аднойчынай базе фіксаванага набору пытанняў, а не на асобістых спазыраннях, выявіце, чы робіць змены.
Для 7-й стадзіі паўжчання неабходна перад змянай коду чытко визначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і критэрыя завершэння. Аперацыйныя працавнікі должны магчымае перадзвануць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Неабходна адначасова задокументаваць шлях успеху і шлях вярнення. Перапрыбуткі, людзкія перакрыцця і обробка некоректных паведамленняў є часткай продукту, а не чымсь, што дадаецца пазней.
Дзеянне паўжчання 7/881: звярніце увагу на час выканання, клас памылакі і колькасць выкорыстоўваных токенаў для гэтага запісу, а пасля, на аднойчынай базе фіксаванага набору пытанняў, а не на асобістых спазыраннях, выявіце, чы робіць змены.
Калі працуеце над 8-м стадзіяй упражнення з паўжорсткага стварэння, спачатку запісайце контракт: неабяжныя вхідныя даны, сигнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага невыпання. Такі список пераконтроўвае, каб пазнейшыя змены коду былі чыстымі. Спрыятлівае ставленне да гэтай стадзіі як да контракту межа вхіднымі данымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Дайце назвы артыфактам, задаце критэрыя успеху і адмовіцеся ад мовчанкавага частковага завершэння.
Дзеянне паўжорсткага стварэння 8/881: замеры часу выканання, класаў паказанняў і витрачання токенав для гэтага упражнення, пасля чаго выявіце, чы хацеце застаўіць змену на адной пазначанай сэткі пытанняў, а не на адной лячбе.
8-я стадзія упражнення з паўжорсткага стварэння працюе найэфектыўней, калі яе спрыятлівае ставленне як да вимернай плошчы. Зафіксаваце адна ідеальная транскрыпцыю, адзін прыклад невыпання і запіс пра адвярненне роботы, перш чым расширваце сферу дзейства. Зберагаўце настройкі праз аддзел аплікацыйнага коду. Файлы сераўіса, хранільнікі секрэтных дадзенняў і флагі функцый должны знаходзіцца ў аднам месцы, якое аператары можаць пераканаць без неабяжнага чытання всіх дадзеных.
Дзеянне паўжырання 9/881: зважыце час выканання, класію адказаў і колькасць токенаў, выкорыстаных для гэтага запісу, а пасля вырашыце, чы робіць змяну на аднойчы назначанай сэткі пытанняў, а не на аднойчы інформацыі.
Для 10-го этапу паўжырання неабходна з’явіць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і критэрыя завершэння пры зміне коду. Аперацыйныя працавнікі должны магчымае перадзваначыць крок з вядомага пункта контролю, не спрабоўваючы здагадвацца пра схованы стан. Лепш выбіраць маленькія, тэставаныя елементы замест абмоўжлівых скрыптаў. Калі крок не выйшоў, прычына неудачы должна вказываць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны процес.
Дзеянне паўжырання 10/881: зважыце час выканання, класію адказаў і колькасць токенаў, выкорыстаных для гэтага запісу, а пасля вырашыце, чы робіць змяну на аднойчы назначанай сэткі пытанняў, а не на аднойчы інформацыі.