Статті для тих, хто
виводить стек у прод
Матеріали про React, Node.js, TypeScript і AI. Перекладений текст показується, якщо він є. Якщо ні — ви бачите англійський текст і примітку про це.
Тег: Tool Calling
Розуміння штучних інтелектуальних агентів: виклик інструментів, MCP та цикл агента
Як взаємодіють виклик інструментів, MCP та цикл агента в реальній архітектурі AI-агентів, починаючи з розширеного LLM та ігноруючи модні терміни.
16 хв читанняЗастосування правил агента в коді: PreToolUse, PostToolUse та функції Stop Hooks
Дізнайтеся, чому авторизація агентів LLM має знаходитися у детерміністичних гаках виклику інструментів, як безпечно відхиляти виклики та як обгорнути диспетчер без рекурсії.
12 хв читанняРучно створений цикл інструментів LangChain для порівняння показників активних запасів
Створіть поступово невеликого асистента для порівняння акцій LangChain та ознайомтесь із циклом створення, прив’язки, виклику та виконання, який дозволяє ШІ отримувати актуальні дані замість того, щоб вгадувати.
7 хв читанняСтворення штучних інтелектуальних агентів на основі ваших існуючих сервісів .NET та API
Команди C# можуть зробити існуючі сервіси .NET доступними як інструменти для керування агентами ШІ через виклик функцій, з дотриманням необхідних правил щодо контексту, безпеки та спостережуваності.
9 хв читанняВід мети до контрольованих дій: цикли, перевірка та дозволи в штучних інтелектуальних агентах
Дізнайтеся, як штучні інтелектуальні агенти перетворюють мету на виклики інструментів за допомогою циклу планування-дії-спостереження, та чому саме перевірка, рівні автономії та шари дозволів визначають їхню безпеку.
12 хв читанняПрогресивне відкриття інструментів для штучних інтелектуальних агентів у масштабах
Великі каталоги інструментів змушують штучні інтелектуальні агенти обирати гірші інструменти та витрачати зайві ресурси на обробку контексту. Прогресивне відкриття інструментів за допомогою маніфестів та схем типу just-in-time дозволяє ефективно використовувати інструменти у великих масштабах.
10 хв читанняРозуміння штучних інтелектуальних агентів через аналогію мозок-палець
Дізнайтеся, як ШІ з великими масивами даних, інструменти та їх виконавці взаємодіють, проаналізувавши архітектуру агента через аналогію з замовленням їжі, а потім створіть мінімальну реалізацію агента.
7 хв читанняРозуміння елементів та повідомлень у API відповідей OpenAI
Пояснює, як API Responses від OpenAI реорганізовує результати роботи моделі у елементи замість повідомлень, та чому ця зміна має значення для виклику інструментів та агентських робочих процесів.
8 хв читання
Про ці статті
Оцінка за 24 години
Потрібен такий стек в операторському шарі? Надішліть бриф — оцінка за 24 години.