Tool calling
Sinusuportahan ng mga GLM-5 model sa OpenRouter ang tools at tool_choice, ang mga pangunahing bahagi ng isang agent loop.
use-cases/agents
Use case · agentic engineering
Pagbuo ng mga agent gamit ang GLM-5
Ang long-horizon agent work ang pangunahing layunin sa disenyo ng GLM-5 family. Binuo ang GLM-5.1 upang patuloy na magpahusay ng solusyon sa daan-daang rounds at libo-libong tool calls, at pinalawak ito ng GLM-5.3 gamit ang isang milyong token na context. Sinasaklaw ng gabay na ito ang pagpili ng modelo, disenyo, at kung paano gagamitin ang aming chat upang magplano ng isang agent.
Aling modeloGLM-5.3Para sa mga production agent, gamitin ang GLM-5.3 (o GLM-5.3 Prime para sa bilis) sa pamamagitan ng API na may tool calling. Ang GLM-5.3 Flash ay isang matatag at mas murang opsyon para sa high-volume o vision-based na mga agent. Sa aming chat, gamitin ang GLM-5.3 upang magdisenyo at mag-debug ng mga agent prompt.
§ 01Kung saan ito magaling
Bakit angkop ang GLM-5 para sa agent work
Long horizons
Idinisenyo ng Z.ai ang family para sa mga gawaing tumatakbo sa maraming hakbang: magplano, kumilos, magmasid, magbago.
Napakalaking context
Ang humigit-kumulang isang milyong token ay nagbibigay-daan sa isang agent na mapanatiling nakikita ang buong proyekto at ang kasaysayan nito.
Murang input
Muling ipinapadala ng mga agent ang context sa bawat hakbang; pinapanatili itong abot-kaya ng mababang presyo ng input ng GLM.
§ 02Mga Prompt
Mga prompt na handang kopyahin
Buksan ang anumang prompt sa chat, pagkatapos ay palitan ang mga bahaging nasa panaklong ng sarili mong materyal.
Magdisenyo ng agent
Tulungan mo akong magdisenyo ng isang AI agent na [layunin]. Ilista ang mga tool na kailangan nito (pangalan, inputs, outputs), ang main loop, kung paano nito pagpapasyahan na tapos na ito, at ang tatlong pinakamalamang na failure modes kasama ang mga mitigasyon.
Sumulat ng system prompt
Sumulat ng isang system prompt para sa isang agent na [gawain]. Isama ang papel nito, ang mga tool na maaari nitong tawagin, mga panuntunan kung kailan magtatanong sa user, at ang eksaktong format ng output para sa huling sagot nito.
I-debug ang isang agent run
Narito ang log ng pagpapatakbo ng aking agent kung saan ito nagkaaberya. Hanapin ang hakbang kung saan ito unang gumawa ng maling desisyon, ipaliwanag kung bakit, at magmungkahi ng pagbabago sa prompt o mga tool. [i-paste ang log]
§ 03Mga Tip
Gawin ito, iwasan iyon
Gawin
- Panatilihing maliit ang mga tool na may malinaw na input schemas.
- Magtakda ng maximum na bilang ng mga hakbang.
- I-log ang bawat tool call at resulta.
- Gumamit ng mababang reasoning effort para sa mga routine na hakbang.
Iwasan
- Huwag bigyan ang mga agent ng walang limitasyong write access.
- Huwag laktawan ang pag-apruba ng tao para sa mga mapanganib na aksyon.
- Huwag muling ipadala ang napakalaking context na hindi naman nagbago kung hindi kailangan.
- Huwag bulag na magtiwala sa mga output ng tool.
§ 04FAQ
Mga Tanong
Q01Aling GLM model ang pinakamahusay para sa mga agent?
Ipinoposisyon ng Z.ai ang GLM-5.3 para sa mga long-horizon agent task. Ang GLM-5.3 Prime ang mas mabilis na variant, at ang GLM-5.3 Flash ang mura at multimodal na opsyon.
Q02Maaari ba akong magpatakbo ng agent sa inyong chat?
Hindi. Walang mga tool ang chat. Gamitin ito upang magdisenyo ng mga prompt at mag-debug ng mga log, pagkatapos ay patakbuhin ang agent gamit ang API.
Q03Sumusuporta ba ang mga modelong GLM-5 sa function calling?
Oo. Sa OpenRouter, nakalista ang tools at tool_choice sa kanilang mga sinusuportahang parameter.
§ 05Higit pa
Iba pang mga use case
Subukan ngayon
Magtanong ng totoong bagay sa GLM-5.3.
Walang account, walang card, walang install. Mag-type ng tanong at panoorin ang pagsagot ng GLM-5.3 Flash sa loob ng ilang segundo — lumipat sa GLM-5.3 para sa pinakamahihirap na problema.
Buksan ang libreng chatMay libreng pang-araw-araw na limitasyon upang manatiling bukas ang chat para sa lahat.