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

Opas API-kutsuvaan agenttien ymmärtämiseen, rakentamiseen ja optimointiin Tehtävien hallinta API version: 1.0.0 polut: /tehtävät: post: summary: Lisää uusi tehtävä requestBody: vaadittu: true sisältö: application/json: schema: tyyppi: object ominaisuudet: kuvaus: tyyppi: string vastaukset: ‘201’: kuvaus: Tehtävä luotu onnistuneesti get: summary: Hae kaikki tehtävät vastaukset: ‘200’: kuvaus: Luettelo tehtävistä Ask. 2: Standardisoi työkalujen pääsy Muunna OpenAPI-määritys MCP-konfiguraatioiksi. Työkalujen avulla kuten Stainless.ai, tämä saattaa tuottaa: Työkalun nimi Kuvaus Syöteparametrit Tulosteen kuvaus Lisää tehtävä Lisää uusi tehtävä tehtävien luetteloon. `kuvaus` (string, vaadittu): Tehtävän kuvaus. Tehtävän luontivarmistus. Hae tehtävät Hakee kaikki tehtävät tehtävien luettelosta. Ei mitään Luettelo tehtävistä kuvausten kanssa. Ask. 3: Toteuta agentti Käytä Pydantia datamallien määrittelyyn ja luo funktiot, jotka vastaavat MCP-työkaluja. Sitten käytä LLM:ia luonnollisen kielen kysymysten tulkitsemiseen ja asianmukaisen työkalun ja parametrien valintaan. Ask. 4: Kokoelma laadukasta arviointitietojoukkoa Luo tietojoukko: Kysymys Toivottu API-kutsu Toivottu tulos “Lisää ‘Osta ruokaa’ luettelooni.” `Lisää tehtävä` kuvaus = “Osta ruokaa” Tehtävän luontivarmistus “Mitä on luettelossani?” `Hae tehtävät` Luettelo tehtävistä, mukaan lukien “Osta ruokaa” Ask. 5: Optimoi agentin ohjelmointikyselyt ja logiikka Käytä DSPy:ta parantamaan ohjelmointikyselyjä, keskittyen selkeisiin ohjeisiin, työkalujen valintaan ja parametrien poistoon kokoelmansa arviointi- ja parantamistarkoituksiin. Integroidessasi näitä rakennuspalikoita – rakenteelliset API-määritykset, standardoidut työkaluprotokollat, tiukat tietokäytännöt ja järjestelmällinen optimointi – insinööritiimit voivat rakentaa kykympiä, luotettavampia ja ylläpidettävämpiä API-kutsuvia tekoälyagenteja.

Tekoälyteknologian rooli teknologiayrityksissä kehittyy nopeasti; tekoälyn käyttötapaukset ovat kehittyneet passiivisesta tietojen prosessoinnista aktiivisiin agenteihin, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä. Marraskuun 2025 tutkimuksen mukaan, joka käsitteli globaalia tekoälyn...