Průvodce pochopením, vytváření a optimalizaci agentů volajících API API seznamu úkolů version: 1.0.0 paths: /úkoly: post: summary: Přidat nový úkol requestBody: required: true

Role umělé inteligence v technologických společnostech se rychle vyvíjí; použití umělé inteligence se vyvinulo z pasivního zpracování informací na proaktivní agenty schopné provádět úkoly. Podle březnového průzkumu z roku 2025 o globálním přijetí umělé inteligence provedeného Georgian a NewtonX, 91 % technických ředitelů ve fázi růstu a podnikových společnostech údajně používá nebo plánuje používat agenty s umělou inteligencí.

Agenty volající API jsou primárním příkladem tohoto posunu směrem k agentům. Agenty volající API využívají velké jazykové modely (LLM) k interakci se softwarovými systémy prostřednictvím jejich rozhraní pro programování aplikací (API).

Například překladem přirozených jazykových příkazů na přesné volání API mohou agenti získat data v reálném čase, automatizovat rutinní úkoly nebo dokonce ovládat jiné softwarové systémy. Tato schopnost transformuje agenty umělé inteligence na užitečné zprostředkovatele mezi lidským záměrem a softwarovými funkcemi.

Společnosti目前 používají agenty volající API v různých doménách, včetně:

• Aplikace pro spotřebitele: Asistenti jako Apple’s Siri nebo Amazon’s Alexa byli navrženi tak, aby zjednodušili denní úkoly, jako je ovládání inteligentních domácích zařízení a rezervace.
• Podnikové pracovní postupy: Podniky nasadily agenty API pro automatizaci opakujících se úkolů, jako je získání dat z CRM, generování zpráv nebo konsolidace informací z interních systémů.
• Získání a analýza dat: Podniky používají agenty API pro zjednodušení přístupu k vlastním datovým sadám, předplatným zdrojům a veřejným API za účelem generování přehledů.

V tomto článku budu používat inženýrský přístup ke pochopení, vytváření a optimalizaci agentů volajících API. Materiál v tomto článku je založen částečně na praktickém výzkumu a vývoji provedeném laboratoří umělé inteligence Georgian.
Otázka, která motivuje většinu výzkumu laboratoře umělé inteligence v oblasti agentů volajících API, zní: “Pokud má organizace API, jak je nejhodnotnější způsob, jak postavit agenta, který může komunikovat s tímto API pomocí přirozeného jazyka?”

Vysvětlím, jak agenty volající API fungují a jak úspěšně navrhnout a inženýrsky vytvořit tyto agenty pro výkon. Nakonec poskytnu systematický pracovní postup, který mohou inženýrské týmy použít k implementaci agentů volajících API.

I. Klíčová definice:

• API nebo rozhraní pro programování aplikací: Sada pravidel a protokolů umožňujících různým softwarovým aplikacím komunikovat a vyměňovat si informace.
• Agent: Systém umělé inteligence navržen tak, aby vnímal své prostředí, činil rozhodnutí a prováděl akce k dosažení konkrétních cílů.
• Agent volající API: Specializovaný agent umělé inteligence, který překládá přirozené jazykové instrukce na přesné volání API.
• Agent generující kód: Systém umělé inteligence, který pomáhá při softwarovém vývoji psaním, modifikací a laděním kódu. Ačkoli je to související, můj hlavní zaměr zde je primárně na agentech, kteří volají API, i když umělé inteligence může také pomoci vytvořit tyto agenty.
• MCP (Model Context Protocol): Protokol, zejména vyvinutý Anthropic, definující, jak LLM může připojit a využít externí nástroje a zdroje dat.

II. Základní úkol: Překlad přirozeného jazyka na akce API

Základní funkcí agenta volajícího API je interpretovat žádost uživatele v přirozeném jazyce a převést ji na jedno nebo více přesných volání API. Tento proces obvykle zahrnuje:

1. Rozpoznání záměru: Pochopení cíle uživatele, i když je vyjádřen dvojznačně.
2. Výběr nástroje: Identifikace příslušného koncového bodu API – nebo “nástrojů” – z dostupných možností, které mohou splnit záměr.
3. Extrakce parametrů: Identifikace a extrakce nezbytných parametrů pro vybraná volání API z dotazu uživatele.
4. Provedení a generování odpovědi: Provedení volání API, přijetí odpovědi a poté syntéza této informace do srozumitelné odpovědi nebo provedení následné akce.

Zvažte žádost, jako je “Hey Siri, jaké je počasí dnes?” Agent musí identifikovat potřebu volat API počasí, určit aktuální polohu uživatele (nebo umožnit specifikaci polohy) a poté formulovat volání API pro získání informací o počasí.

Pro žádost “Hey Siri, jaké je počasí dnes?” by mohlo vypadat vzorové volání API takto:

GET /v1/počasí?location=New%20York&units=metric

Počáteční vysoké úrovně výzev jsou inherentní v tomto překladovém procesu, včetně dvojznačnosti přirozeného jazyka a potřeby, aby agent udržel kontext napříč interakcemi s více kroky.

Například agent musí často “pamatovat” předchozí části konverzace nebo předchozí výsledky volání API, aby informoval současné akce. Ztráta kontextu je běžným režimem selhání, pokud není explicitně spravována.

III. Architektura řešení: Klíčové komponenty a protokoly

Stavba účinných agentů volajících API vyžaduje strukturovaný architektonický přístup.

1. Definice “nástrojů” pro agenta

Pro LLM, aby mohl použít API, musí být jeho schopnosti popsány způsobem, který může pochopit. Každý koncový bod API nebo funkce je často reprezentován jako “nástroj”. Robustní definice nástroje zahrnuje:

• Jasný, přirozený jazykový popis účelu a funkcionality nástroje.
• Přesné specifikace jeho vstupních parametrů (název, typ, zda je vyžadován nebo volitelný a popis).
• Popis výstupu nebo dat, která nástroj vrací.

2. Role Model Context Protocol (MCP)

MCP je kritickým umožňujícím faktorem pro standardizovanější a robustnější použití nástrojů LLM. Poskytuje strukturovaný formát pro definování, jak modely mohou připojit se k externím nástrojům a zdrojům dat.

Standardizace MCP je prospěšná, protože umožňuje snadnější integraci různých nástrojů, podporuje opakované použití definic nástrojů napříč různými agenty nebo modely. Kromě toho je to osvědčená praxe pro inženýrské týmy, začínající s dobře definovanými specifikacemi API, jako je specifikace OpenAPI. Nástroje jako Stainless.ai jsou navrženy tak, aby pomáhaly převést tyto specifikace OpenAPI na konfigurace MCP, což zjednodušuje proces vytváření “agent-ready” API.

3. Rámcové agentů a implementační volby

Existuje několik rámců, které mohou pomoci při stavbě agenta. Tyto zahrnují:

• Pydantic: Ačkoli není výhradně rámcem agenta, Pydantic je užitečný pro definování datových struktur a zajišťování bezpečnosti typů pro vstupní a výstupní parametry nástrojů, což je důležité pro spolehlivost. Mnoho vlastních implementací agentů využívá Pydantic pro tuto strukturální integritu.
• LastMile’s mcp_agent: Tento rámec je speciálně navržen pro práci s MCP, nabízí více názorový struktur, který se shoduje s postupy pro stavbu účinných agentů, jak je popsáno v výzkumu z míst, jako je Anthropic.
• Interní rámec: Je také stále častěji používán AI generující agent kódu (pomocí nástrojů, jako je Cursor nebo Cline) k pomoci psát kód pro agenta, jeho nástroje a okolní logiku. Zkušenosti laboratoře umělé inteligence Georgian s prací se společnostmi na agenčních implementacích ukazují, že to může být skvělé pro vytváření velmi minimálních, vlastních rámců.

IV. Inženýrství pro spolehlivost a výkon

Zajištění toho, aby agent volal API spolehlivě a fungoval dobře, vyžaduje soustředěné inženýrské úsilí. Dvě způsoby, jak toho dosáhnout, jsou (1) vytváření a ověřování datového souboru a (2) inženýrství a optimalizace podnětů.

1. Vytvoření a ověření datového souboru

Školení (pokud je aplikovatelné), testování a optimalizace agenta vyžaduje vysoce kvalitní datový soubor. Tento datový soubor by měl sestávat z reprezentativních přirozených jazykových dotazů a jejich odpovídajících požadovaných sekvencí volání API nebo výsledků.

• Ruční vytvoření: Ruční kurace datového souboru zajišťuje vysokou přesnost a relevanci, ale může být časově náročné.
• Syntetická generace: Generování dat programově nebo pomocí LLM může škálovat vytváření datového souboru, ale tento přístup představuje významné výzvy. Výzkum laboratoře umělé inteligence Georgian zjistil, že zajištění správnosti a realistické složitosti synteticky generovaných volání API a dotazů je velmi obtížné. Často byly generované otázky příliš triviální nebo nemožně komplexní, což znemožňovalo měření jemného výkonu agenta. Péčlivé ověření syntetických dat je absolutně kritické.

Pro kritickou evaluaci často poskytuje menší, vysoce kvalitní, ručně ověřený datový soubor spolehlivější přehledy než velký, šumový syntetický.

2. Inženýrství a optimalizace podnětů

Výkon agenta založeného na LLM je silně ovlivněn podněty používanými k vedení jeho uvažování a výběru nástrojů.

• Účinné podněty zahrnují jasnou definici úkolu agenta, poskytování popisů dostupných nástrojů a strukturování podnětu pro povzbuzení přesné extrakce parametrů.
• Systematická optimalizace pomocí rámců, jako je DSPy, může podstatně zlepšit výkon. DSPy umožňuje definovat komponenty agenta (například moduly pro generování myšlenek, výběr nástrojů, formátování parametrů) a poté používá kompilátorový přístup s několika ukázkami z vašeho datového souboru pro nalezení optimalizovaných podnětů nebo konfigurací pro tyto komponenty.

V. Doporučená cesta k efektivnímu agentovi API

Vývoj robustních agentů umělé inteligence volajících API je iterativní inženýrská disciplína. Na základě výsledků výzkumu laboratoře umělé inteligence Georgian mohou být výsledky podstatně zlepšeny pomocí systematického pracovního postupu, jako je následující:

1. Začněte s jasnými definicemi API: Začněte s dobře strukturovanými specifikacemi OpenAPI pro API, se kterými bude váš agent interagovat.
2. Standardizujte přístup k nástrojům: Převeďte své specifikace OpenAPI na MCP. Nástroje, jako je Stainless.ai, mohou usnadnit toto, vytvářející standardizovaný způsob, jakým váš agent může pochopit a použít vaše API.
3. Implementujte agenta: Vyberte vhodný rámec nebo přístup. To může zahrnovat použití Pydantic pro modelování dat uvnitř vlastního strukturálního agenta nebo využití rámce, jako je LastMile’s mcp_agent, který je navržen pro práci s MCP.
   • Než budete pokračovat, zvažte připojení MCP k nástroji, jako je Claude Desktop nebo Cline, a ruční použití tohoto rozhraní, abyste získali pocit, jak dobře může generický agent použít MCP, kolik iterací obvykle trvá, aby MCP správně použil, a jakékoli další podrobnosti, které by vám mohly ušetřit čas během implementace.
4. Kurujte kvalitní evaluační datový soubor: Ručně vytvořte nebo pečlivě ověřte datový soubor dotazů a očekávaných interakcí API. To je kritické pro spolehlivé testování a optimalizaci.
5. Optimalizujte podněty a logiku agenta: Použijte rámce, jako je DSPy, k jemnému vyladění podnětů a vnitřní logiky vašeho agenta, používající váš datový soubor k vedení zlepšení v přesnosti a spolehlivosti.

VI. Ilustrativní příklad pracovního postupu

Zde je zjednodušený příklad ilustrující doporučený pracovní postup pro stavbu agenta volajícího API:

Krok 1: Začněte s jasnými definicemi API

Představte si API pro správu jednoduchého seznamu úkolů, definovaného v OpenAPI:

openapi: 3.0.0

info:
application/json:

schema:

type: object

properties:

description:

type: string

responses:

‘201’:

description: Úkol vytvořen úspěšně

get:

summary: Získat všechny úkoly

responses:

‘200’:

description: Seznam úkolů

Krok 2: Standardizujte přístup k nástrojům

Převeďte specifikaci OpenAPI na konfigurace Model Context Protocol (MCP). Pomocí nástroje, jako je Stainless.ai, by to mohlo vyústit v:

Krok 3: Implementujte agenta

Pomocí Pydantic pro modelování dat vytvořte funkce odpovídající nástrojům MCP. Poté použijte LLM k interpretaci přirozených jazykových dotazů a výběru příslušného nástroje a parametrů.

Krok 4: Kurujte kvalitní evaluační datový soubor

Vytvořte datový soubor:

Krok 5: Optimalizujte podněty a logiku agenta

Použijte DSPy k jemnému vyladění podnětů, zaměřením se na jasné instrukce, výběr nástrojů a extrakci parametrů pomocí kurátorského datového souboru pro evaluaci a zlepšení.

Integrací těchto stavebních bloků – od strukturovaných definic API a standardizovaných protokolů nástrojů po přísné postupy pro data a systematickou optimalizaci – mohou inženýrské týmy stavět schopnější, spolehlivější a udržovatelnější agenty umělé inteligence volající API.