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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: Tool Calling
Comprendiendo los agentes de IA: llamadas a herramientas, MCP y el bucle del agente
Cómo la llamada a herramientas, MCP y el bucle del agente se integran en la arquitectura real de los agentes de IA, partiendo del LLM mejorado y omitiendo los términos de moda.
16 min de lecturaAplicación de reglas de agente en el código: PreToolUse, PostToolUse y Stop Hooks
Aprenda por qué la autorización para los agentes LLM debe estar en los ganchos de llamada a herramientas deterministas, cómo denegar llamadas de forma segura y cómo envolver un despachador sin recursión.
12 min de lecturaUn bucle de herramienta de LangChain elaborado a mano para comparar métricas de existencias en tiempo real
Construya paso a paso un pequeño asistente de comparación de acciones de LangChain y aprenda el ciclo de crear, vincular, invocar y ejecutar que permite a un LLM solicitar datos en tiempo real en lugar de adivinar.
7 min de lecturaCrear agentes de IA sobre la base de sus servicios y API existentes de .NET
Los equipos de C# pueden exponer servicios .NET existentes como herramientas gestionadas para agentes de IA a través de llamadas a funciones, con las reglas de contexto, seguridad y observabilidad necesarias.
9 min de lecturaDe la meta a la acción controlada: bucles, verificación y permisos en agentes de IA
Aprenda cómo los agentes de IA convierten un objetivo en llamadas a herramientas mediante un ciclo de planificar, actuar y observar, y por qué la verificación, los niveles de autonomía y las capas de permisos determinan si son seguros.
12 min de lecturaDescubrimiento progresivo de herramientas para agentes de IA a gran escala
Los grandes catálogos de herramientas hacen que los agentes de IA elijan herramientas peores y desperdicien contexto. El descubrimiento progresivo mediante manifiestos y esquemas justo a tiempo soluciona el problema de la llamada a herramientas a gran escala.
10 min de lecturaComprendiendo los agentes de IA a través de la analogía cerebro-dedo
Aprenda cómo interactúan los LLM, las herramientas y sus ejecutores al relacionar la arquitectura de los agentes con una analogía de pedidos de comida, y luego cree una implementación mínima de un agente.
7 min de lecturaComprensión de elementos versus mensajes en la API de respuestas de OpenAI
Explica cómo la API Responses de OpenAI reorganiza las salidas del modelo en elementos en lugar de mensajes, y por qué ese cambio es importante para la llamada a herramientas y los flujos de trabajo basados en agentes.
8 min de lectura
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