Rodrigo Ceballos Lentini, AI Tech Lead, Georgian AI Lab Rodrigo Ceballos Lentini AI Tech Lead, Georgian AI Lab

Leitfaden zum Verständnis, Erstellen und Optimieren von API-Aufruf-Agents To-Do-Liste-API version: 1.0.0 paths: /tasks: post: zusammenfassung: Neue Aufgabe hinzufügen anforderungskörper: erforderlich: true inhalt: anwendung/json: schema: typ: obj eigenschaften: beschreibung: typ: zeichenfolge antworten: ‘201’: beschreibung: Aufgabe erfolgreich erstellt get: zusammenfassung: Alle Aufgaben abrufen antworten: ‘200’: beschreibung: Liste der Aufgaben Schritt 2: Standardisieren Sie den Tool-Zugriff Konvertieren Sie die OpenAPI-Spezifikation in Model Context Protocol (MCP)-Konfigurationen. Mit einem Tool wie Stainless.ai könnte dies wie folgt aussehen: Tool-Name Beschreibung Eingabeparameter Ausgabebeschreibung Aufgabe hinzufügen Fügt eine neue Aufgabe zur To-Do-Liste hinzu. `beschreibung` (zeichenfolge, erforderlich): Die Beschreibung der Aufgabe. Bestätigung der Aufgabenerstellung. Aufgaben abrufen Ruft alle Aufgaben aus der To-Do-Liste ab. Keine Eine Liste von Aufgaben mit ihren Beschreibungen. Schritt 3: Implementieren Sie den Agenten Verwenden Sie Pydantic für die Datenmodellierung, erstellen Sie Funktionen, die den MCP-Tools entsprechen. Dann verwenden Sie ein LLM, um natürliche Sprachabfragen zu interpretieren und das geeignete Tool und die Parameter auszuwählen. Schritt 4: Erstellen Sie einen qualitativ hochwertigen Bewertungsdatensatz Erstellen Sie einen Datensatz: Abfrage Erwarteter API-Aufruf Erwartetes Ergebnis “Fügen Sie ‘Einkäufe erledigen’ meiner Liste hinzu.” `Aufgabe hinzufügen` mit `beschreibung` = “Einkäufe erledigen” Bestätigung der Aufgabenerstellung “Was ist auf meiner Liste?” `Aufgaben abrufen` Liste von Aufgaben, einschließlich “Einkäufe erledigen” Schritt 5: Optimieren Sie die Prompts und Logik des Agenten Verwenden Sie DSPy, um die Prompts zu verfeinern, indem Sie sich auf klare Anweisungen, Tool-Auswahl und Parameter-Extraktion konzentrieren, und verwenden Sie den kuratierten Datensatz für die Bewertung und Verbesserung. Indem Sie diese Bausteine – von strukturierten API-Definitionen und standardisierten Tool-Protokollen bis hin zu strengen Datenpraktiken und systematischer Optimierung – integrieren, können Ingenieursteams leistungsfähigere, zuverlässigere und wartbare API-Aufruf-Agents erstellen.

Die Rolle von künstlicher Intelligenz in Technologieunternehmen entwickelt sich rasch; die Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz haben sich von der passiven Informationsverarbeitung zu proaktiven Agenten entwickelt, die...