JSON Schema как предохранитель для tool calling: проверяем LLM-вызовы в CI
Контрактная проверка отделяет ошибки формата от смысловых сбоев AI-агента. Разбираем, как валидировать имя инструмента и его аргументы, организовать тестовые сценарии...
Тема COMRAD404
JSON Schema
7 материалов
Tool calling без сюрпризов: как построить контрактные тесты для LLM-агента
Ошибки в tool calling часто возникают не в бизнес-логике, а на границе между моделью и вашим API. Показываем, как зафиксировать...
Tool calling в LLM без иллюзий: как построить воспроизводимый тестовый контур
Практическая методика проверки tool calling в LLM: как разделить ошибки выбора инструмента и аргументов, собрать эталонный набор, измерить задержку и...
Релизный шлюз для LLM-инструментов: как проверять вызовы до запуска
Практическая схема тестирования LLM-инструментов перед релизом: сценарии, проверка аргументов, метрики выбора функций, повторные прогоны и безопасный CI без выполнения реальных...
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...
Структурированный вывод LLM: как получать валидный JSON для агентов и автоматизации
Структурированный вывод LLM нужен там, где ответ модели сразу попадает в код: тикеты, CRM, пайплайны агентов, RAG и проверки безопасности....
Агенты ИИ: функциональные вызовы в LLM — сравнение OpenAI, Anthropic и open-source на практике
Сравнительный обзор реализации function calling у OpenAI, Anthropic и open-source библиотек. Практические примеры, таблица характеристик, типичные ошибки и рекомендации по...