Pemanggilan alat
Model GLM-5 di OpenRouter mendukung tools dan tool_choice, komponen fundamental dari loop agen.
use-cases/agents
Kasus penggunaan · rekayasa agentic
Membangun agen dengan GLM-5
Tugas agen jangka panjang (long-horizon) adalah tujuan desain utama dari lini GLM-5. GLM-5.1 dirancang untuk terus menyempurnakan solusi selama ratusan putaran dan ribuan panggilan alat, dan GLM-5.3 memperluas kemampuan tersebut dengan konteks satu juta token. Panduan ini membahas pemilihan model, arsitektur, dan cara menggunakan obrolan kami untuk merancang agen.
Model manaGLM-5.3Untuk agen produksi, gunakan GLM-5.3 (atau GLM-5.3 Prime untuk kecepatan) melalui API dengan pemanggilan alat. GLM-5.3 Flash adalah opsi yang tangguh dan jauh lebih murah untuk agen bervolume tinggi atau berbasis visi. Di obrolan kami, gunakan GLM-5.3 untuk merancang dan mendebug prompt agen.
§ 01Kelebihannya
Mengapa GLM-5 ideal untuk tugas agen
Jangka panjang
Z.ai merancang lini model ini untuk tugas multi-langkah: rencanakan, jalankan, amati, revisi.
Konteks masif
Kapasitas sekitar satu juta token memungkinkan agen memantau seluruh proyek beserta riwayatnya secara utuh.
Input ekonomis
Agen mengirim ulang konteks di setiap langkah; harga input GLM yang rendah menjaganya tetap terjangkau.
§ 02Prompt
Prompt siap salin
Buka prompt apa pun di chat, lalu ganti bagian dalam tanda kurung siku dengan materi Anda sendiri.
Rancang sebuah agen
Bantu saya merancang agen AI yang [tujuan]. Cantumkan alat yang dibutuhkannya (nama, input, output), loop utama, cara menentukan bahwa tugas telah selesai, dan tiga skenario kegagalan paling umum beserta mitigasinya.
Tulis prompt sistem
Tulis prompt sistem untuk agen yang [tugas]. Sertakan perannya, alat yang boleh dipanggil, aturan kapan harus bertanya kepada pengguna, dan format output pasti untuk jawaban akhirnya.
Debug eksekusi agen
Berikut adalah log eksekusi agent saya saat terjadi kesalahan. Temukan langkah di mana agent pertama kali mengambil keputusan yang salah, jelaskan alasannya, dan sarankan perbaikan pada prompt atau tools. [tempel log]
§ 03Tips
Lakukan ini, hindari itu
Lakukan
- Buat tools berukuran ringkas dengan skema input yang jelas.
- Tetapkan batas jumlah langkah maksimum.
- Catat setiap pemanggilan tool dan hasilnya dalam log.
- Gunakan reasoning effort yang rendah untuk langkah-langkah rutin.
Hindari
- Jangan berikan hak akses tulis tanpa batas kepada agent.
- Jangan lewati persetujuan manusia untuk tindakan yang berisiko.
- Jangan mengirim ulang konteks besar yang tidak berubah jika tidak diperlukan.
- Jangan memercayai output tool secara membabi buta.
§ 04FAQ
Pertanyaan
Q01Model GLM mana yang terbaik untuk agent?
Z.ai memosisikan GLM-5.3 untuk tugas-tugas agent jangka panjang (long-horizon). GLM-5.3 Prime adalah varian yang lebih cepat, dan GLM-5.3 Flash adalah opsi multimodal yang terjangkau.
Q02Bisakah saya menjalankan agent di chat Anda?
Tidak. Chat ini tidak dilengkapi tools. Gunakan chat untuk merancang prompt dan men-debug log, lalu jalankan agent melalui API.
Q03Apakah model GLM-5 mendukung function calling?
Ya. Di OpenRouter, tools dan tool_choice tercantum dalam parameter yang didukung.
§ 05Lainnya
Kasus penggunaan lainnya
Coba sekarang
Tanyakan sesuatu yang nyata kepada GLM-5.3.
Tanpa akun, tanpa kartu, tanpa instalasi. Ketik pertanyaan dan lihat GLM-5.3 Flash menjawab dalam hitungan detik — beralih ke GLM-5.3 untuk masalah tersulit.
Buka chat gratisBatas harian gratis berlaku agar chat tetap dapat diakses semua orang.