罗德里戈·塞巴洛斯·伦蒂尼（Rodrigo Ceballos Lentini）是乔治亚人工智能实验室（Georgian's AI Lab）的AI技术负责人，他帮助投资组合公司从生成和代理AI项目中获得有形成果。罗德里戈拥有来自ETH Zurich的神经系统和计算硕士学位，专注于计算机视觉。
人工智能在技术公司中的角色正在迅速演变；人工智能的用例已经从被动的信息处理转变为能够执行任务的主动代理。根据2025年3月由Georgian和NewtonX进行的全球人工智能采纳调查，91%的技术高管在增长阶段和企业公司中报告使用或计划使用代理人工智能。API调用代理是这种转变的主要例子。API调用代理利用大型语言模型（LLM）通过应用程序接口（API）与软件系统交互。例如，通过将自然语言命令转换为精确的API调用，代理可以检索实时数据、自动执行常规任务，甚至控制其他软件系统。这一功能将人工智能代理转变为人类意图和软件功能之间的有用中介。公司目前正在使用API调用代理在各个领域，包括： 消费者应用：像苹果的Siri或亚马逊的Alexa这样的助手被设计为简化日常任务，例如控制智能家居设备和预订。 企业工作流：企业已经部署了API代理来自动执行重复性任务，例如从CRM中检索数据、生成报告或从内部系统中整合信息。 数据检索和分析：企业正在使用API代理来简化访问专有数据集、订阅资源和公共API，以生成洞察力。 在本文中，我将使用工程为中心的方法来理解、构建和优化API调用代理。 本文的内容基于Georgian的AI实验室进行的实践研究和开发。 AI实验室在API调用代理领域的研究的主要问题是：“如果一个组织有一个API，什么是构建一个使用自然语言与该API交互的代理的最有效方法？”我将解释API调用代理的工作原理以及如何成功地架构和工程这些代理以实现性能。最后，我将提供一个系统化的工作流程，工程团队可以使用它来实现API调用代理。I. 关键定义： API或应用程序接口： 一套规则和协议，允许不同的软件应用程序相互通信和交换信息。 代理： 一种人工智能系统，旨在感知其环境、做出决定并采取行动以实现特定目标。 API调用代理： 一种专门的人工智能代理，能够将自然语言指令转换为精确的API调用。 代码生成代理： 一种人工智能系统，通过编写、修改和调试代码来帮助软件开发。虽然相关，但我的重点是主要关注调用API的代理，尽管人工智能也可以帮助构建这些代理。 MCP（模型上下文协议）： 由Anthropic开发的协议，定义了LLM如何连接和利用外部工具和数据源。 II. 核心任务：将自然语言转换为API操作API调用代理的基本功能是解释用户的自然语言请求并将其转换为一个或多个精确的API调用。这个过程通常涉及： 意图识别： 即使用户的目标表达得很模糊，也要理解用户的目标。 工具选择： 从一组可用的选项中识别出能够实现意图的API端点（或“工具”）。 参数提取： 从用户的查询中识别和提取所选API调用所需的必要参数。...
