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「LLM API 调用」找到 179 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…场景的理解 我的判断：任务自动化Agent（尤其是企业内部的垂直场景） 最可能短期内大规模落地。 三个维度的分析 技术可行性 当前LLM的指令遵循、工具调用（Function Calling）能力已相对稳定，足以支撑"明确输入→确定步骤→调用API→输出结果"的闭环 相比需要复杂推理的科研Agent或强创意的内容Agent，任务自动化场景边界清晰、容错容忍度高 多Agent协作、长期记忆等复杂能力并非刚需，单Agent+简单工作流即可跑通MVP 用户需求 企业端痛点明确：重复…
匹配正文：答案要点 工具接口需标准化（名称+描述+参数Schema） 参数设计要兼顾LLM理解和程序校验 执行机制需解耦同步/异步调用 错误处理要分层（参数校验/执行异常/结果解析） 实际场景举例说明设计权衡 一、工具接口定义（Function Schema） 采用类OpenAI Function Calling的标准格式，让LLM和程序都能理解： { "name": "hotel_search", "description": "搜索酒店，返回价格、评分、位置信息", "parame…
匹配正文：…表征层：建立统一描述 每个工具注册时标注元信息： 能力边界：输入输出Schema、支持的任务类型 性能画像：历史成功率、平均延迟、调用成本 质量评分：人工标注或离线评测的准确率 # 工具描述示例 tool_profile = { "name": "weather_api_v2", "capabilities": ["current_weather", "forecast_3day"], "latency_p99": 120, # ms "cost_per_call": 0.0…
学习内容与项目面试，在同一条路上。