Tool calling
I modelli GLM-5 su OpenRouter supportano tools e tool_choice, i componenti fondamentali di ogni loop ad agenti.
use-cases/agents
Caso d'uso · Ingegneria degli agenti
Creare agenti con GLM-5
Il lavoro con agenti a lungo raggio (long-horizon) è l'obiettivo progettuale primario della famiglia GLM-5. GLM-5.1 è stato sviluppato per perfezionare continuamente una soluzione attraverso centinaia di iterazioni e migliaia di chiamate ai tool, e GLM-5.3 amplia queste capacità con un contesto da 1 milione di token. Questa guida illustra la scelta del modello, la progettazione dell'architettura e come sfruttare la nostra chat per pianificare un agente.
Quale modello scegliereGLM-5.3Per gli agenti in produzione, utilizza GLM-5.3 (oppure GLM-5.3 Prime per una maggiore velocità) tramite API con supporto al tool calling. GLM-5.3 Flash rappresenta un'alternativa solida ed estremamente conveniente per carichi di lavoro elevati o agenti basati su computer vision. Nella nostra chat, usa GLM-5.3 per progettare ed eseguire il debug dei prompt dei tuoi agenti.
§ 01I suoi punti di forza
Perché GLM-5 è ideale per i flussi di lavoro ad agenti
Orizzonti temporali estesi
Z.ai ha progettato questa famiglia per compiti complessi che richiedono molti passaggi: pianificazione, esecuzione, osservazione e revisione.
Finestra di contesto enorme
Circa un milione di token permette all'agente di mantenere l'intero progetto e la cronologia completa sempre accessibili nel contesto.
Costi di input ridotti
Gli agenti inviano nuovamente il contesto a ogni passaggio; i prezzi di input contenuti di GLM rendono questo processo sostenibile ed economico.
§ 02Prompt
Prompt pronti all'uso
Apri qualsiasi prompt nella chat, poi sostituisci le parti tra parentesi con i tuoi contenuti.
Progetta un agente
Aiutami a progettare un agente IA per [obiettivo]. Elenca i tool necessari (nome, input, output), il ciclo principale, i criteri di completamento del task e le tre modalità di fallimento più probabili con le relative strategie di mitigazione.
Scrivi un system prompt
Scrivi un system prompt per un agente che deve [compito]. Includi il suo ruolo, i tool che può richiamare, le regole su quando richiedere l'intervento dell'utente e il formato di output esatto per la risposta finale.
Esegui il debug dell'esecuzione di un agente
Ecco il log dell'esecuzione del mio agente in cui qualcosa è andato storto. Individua il passaggio in cui ha preso per la prima volta una decisione errata, spiega il motivo e suggerisci una modifica al prompt o ai tool. [incolla il log]
§ 03Suggerimenti
Cosa fare e cosa evitare
Cosa fare
- Mantieni i tool leggeri e con schemi di input chiari.
- Imposta un numero massimo di passaggi.
- Registra ogni chiamata ai tool e il relativo risultato.
- Usa un reasoning_effort basso per i passaggi di routine.
Cosa evitare
- Non concedere agli agenti accessi di scrittura senza restrizioni.
- Non saltare l'approvazione umana per le azioni rischiose.
- Non reinviare un contesto enorme invariato senza necessità.
- Non fidarti ciecamente degli output restituiti dai tool.
§ 04FAQ
Domande
Q01Quale modello GLM è il migliore per gli agenti?
Z.ai propone GLM-5.3 per task complessi con agenti a lungo termine. GLM-5.3 Prime è la variante più veloce, mentre GLM-5.3 Flash è l'opzione economica e multimodale.
Q02Posso eseguire un agente nella vostra chat?
No. La chat non dispone di tool. Usala per progettare prompt ed eseguire il debug dei log, poi esegui l'agente tramite API.
Q03I modelli GLM-5 supportano il function calling?
Sì. Su OpenRouter includono tools e tool_choice tra i parametri supportati.
§ 05Altro
Altri casi d'uso
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