Контрактные тесты для вызова инструментов LLM: как поставить релизный барьер в CI
Практическая схема проверки вызовов инструментов в AI-агентах: контракты на основе JSON Schema, метрики выбора функций и аргументов, негативные сценарии, повторные...
Тема COMRAD404
function calling
13 материалов
Как оценивать качество tool calling в LLM: метрики, сценарии и CI-проверки
Tool calling — ключевой механизм для AI-агентов, но без системной оценки он остаётся источником ошибок. Разбираем метрики, тестовые сценарии и...
Контрактные тесты для tool calling: как ловить ошибки агентов до релиза
Контрактное тестирование проверяет три критичных слоя tool calling: выбор функции, аргументы и порядок вызовов. Разбираем набор сценариев, пороги для CI...
Как проверить tool calling в LLM перед продакшеном: сценарии, метрики и CI-интеграция
Tool calling — ключевой механизм, превращающий LLM из генератора текста в исполнителя действий. Но до продакшена каждый вызов инструмента нужно...
Как тестировать tool calling в LLM: метрики, сценарии и проверки в CI
Практическое руководство по регрессионному тестированию tool calling: проверяем выбор функции, аргументы, отказ от лишнего вызова и порядок действий, а затем...
Как тестировать tool calling в LLM перед продакшеном: набор кейсов, метрики и CI
Tool calling ломается не как обычный API: модель может выбрать не тот инструмент, пропустить вызов или передать валидный JSON с...
Как проверить tool calling в LLM перед запуском: тесты, метрики и CI
Практическая схема проверки tool calling перед запуском AI-агента: тестовый набор, валидация аргументов, оценка цепочек вызовов, негативные сценарии и автоматический прогон...
Как протестировать tool calling в LLM до продакшена: сценарии, метрики и автоматическая проверка
Практическая методика проверки tool calling в AI-агентах: синтетические сценарии, валидация аргументов, тесты цепочек, обработка ошибок и критерии допуска в продакшен.
Релиз Mistral Small 3.1: новая открытая модель с нативной поддержкой инструментов
Mistral AI выпустила Mistral Small 3.1 — компактную модель с 24 млрд параметров, нативной поддержкой вызова функций и мультимодальностью. Разбираем...
Как строить эффективных AI-агентов: выбор инструментов, промпты и подводные камни
Разбираем практические подходы к созданию агентов на основе LLM: от выбора фреймворка до настройки промптов и обработки ошибок. Сравнение популярных...