Rodrigo Ceballos Lentini, AI-teknisk ledare, Georgian AI Lab Rodrigo Ceballos Lentini AI-teknisk ledare, Georgian AI Lab

Guide till att förstå, bygga och optimera API-anropande agenter Att-göra-lista API version: 1.0.0 vägar: /uppdrag: post: sammanfattning: Lägg till ett nytt uppdrag brödtext: krävs: sant innehåll: application/json: schema: typ: objekt egenskaper: beskrivning: typ: sträng svar: ‘201’: beskrivning: Uppdrag skapat get: sammanfattning: Hämta alla uppdrag svar: ‘200’: beskrivning: Lista över uppdrag Steg 2: Standardisera verktygsåtkomst Konvertera OpenAPI-specifikationen till Modellkontextprotokoll (MCP)-konfigurationer. Med hjälp av ett verktyg som Stainless.ai kan detta resultera i: Verktygsnamn Beskrivning Inmatningsparametrar Utdata beskrivning Lägg till uppdrag Lägger till ett nytt uppdrag i att-göra-listan. `beskrivning` (sträng, krävs): Uppdragets beskrivning. Uppdrags skapande bekräftelse. Hämta uppdrag Hämtar alla uppdrag från att-göra-listan. Ingen En lista över uppdrag med deras beskrivningar. Steg 3: Implementera agenten Med hjälp av Pydantic för datamodellering, skapa funktioner som motsvarar MCP-verktygen. Använd sedan en LLM för att tolka naturliga språkfrågor och välja det lämpliga verktyget och parametrarna. Steg 4: Kurera en kvalitetsutvärderingsdatamängd Skapa en datamängd: Fråga Önskat API-anrop Önskat resultat “Lägg till ‘Köp varor’ i min lista.” `Lägg till uppdrag` med `beskrivning` = “Köp varor” Uppdrags skapande bekräftelse “Vad är på min lista?” `Hämta uppdrag` Lista över uppdrag, inklusive “Köp varor” Steg 5: Optimera agentprompter och logik Använd DSPy för att förbättra prompterna, med fokus på tydliga instruktioner, verktygsval och parameterekstraktion med hjälp av den kuraterade datamängden för utvärdering och förbättring. Genom att integrera dessa byggstenar – från strukturerade API-definitioner och standardiserade verktygsprotokoll till rigorösa datapraxis och systematisk optimering – kan ingenjörsteam bygga mer kapabla, tillförlitliga och underhållbara API-anropande AI-agenter.

Artificiell intelligens (AI) spelar en alltmer viktig roll i teknologiföretag; AI-användningsfall har utvecklats från passiv informationsbehandling till proaktiva agenter som kan utföra uppgifter. Enligt en undersökning...