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June 10, 2025
Guide pour comprendre, créer et optimiser les agents appelant les API API de liste de tâches version : 1.0.0 paths : /tâches : post : résumé : Ajouter une nouvelle tâche corps de la requête : requis : true contenu : application/json : schéma : type : objet propriétés : description : type : chaîne réponses : ‘201’ : description : Tâche créée avec succès get : résumé : Récupérer toutes les tâches réponses : ‘200’ : description : Liste de tâches Étape 2 : Standardisez l’accès aux outils Convertissez la spécification OpenAPI en configurations de Protocole de contexte de modèle (MCP). En utilisant un outil comme Stainless.ai, cela pourrait produire : Nom de l’outil Description Paramètres d’entrée Description de la sortie Ajouter une tâche Ajoute une nouvelle tâche à la liste de tâches. `description` (chaîne, requis) : La description de la tâche. Confirmation de création de tâche. Récupérer les tâches Récupère toutes les tâches de la liste de tâches. Aucun Liste de tâches avec leurs descriptions. Étape 3 : Mettez en œuvre l’agent En utilisant Pydantic pour la modélisation de données, créez des fonctions correspondant aux outils MCP. Ensuite, utilisez un LLM pour interpréter les requêtes en langage naturel et sélectionner l’outil et les paramètres appropriés. Étape 4 : Créez un jeu de données d’évaluation de haute qualité Créez un jeu de données : Requête Appel API attendu Résultat attendu « Ajoutez ‘Acheter des courses’ à ma liste. » `Ajouter une tâche` avec `description` = « Acheter des courses » Confirmation de création de tâche « Qu’est-ce qui est sur ma liste ? » `Récupérer les tâches` Liste de tâches, y compris « Acheter des courses » Étape 5 : Optimisez les invites et la logique de l’agent Utilisez DSPy pour affiner les invites, en vous concentrant sur des instructions claires, la sélection d’outils et l’extraction de paramètres en utilisant le jeu de données ciblé pour l’évaluation et l’amélioration. En intégrant ces éléments de construction – des définitions API structurées et des protocoles d’outils standardisés aux pratiques de données rigoureuses et à l’optimisation systématique – les équipes d’ingénierie peuvent construire des agents IA appelant les API plus capables, fiables et maintenables.
