ツール呼び出し
OpenRouter上のGLM-5モデルはtoolsとtool_choiceをサポートしており、エージェントループの基盤を形成します。
モデルの選び方GLM-5.3本番環境のエージェントには、ツール呼び出し（tool calling）を備えたAPI経由のGLM-5.3（または速度重視ならGLM-5.3 Prime）をご利用ください。GLM-5.3 Flashは、大量処理やビジョン対応エージェント向けの強力かつ大幅に安価な選択肢です。当サイトのチャットでは、GLM-5.3を使ってエージェントプロンプトの設計やデバッグが行えます。
§ 01得意分野
GLM-5がエージェントワークに適している理由
長期にわたるタスク遂行
Z.aiは、計画・実行・観察・修正という多数のステップを要するタスク向けにこのファミリーを設計しました。
圧倒的なコンテキスト長
約1Mトークンのコンテキストにより、エージェントはプロジェクト全体とその履歴を常に把握し続けることができます。
低廉な入力コスト
エージェントは各ステップでコンテキストを再送信しますが、GLMの低価格な入力料金ならコストを大幅に抑えられます。
§ 02プロンプト集
コピーして使えるプロンプト
チャットでプロンプトを開き、大括弧の部分をご自身の素材に置き換えてご使用ください。
エージェントを設計する
[目標]を達成するAIエージェントの設計を手伝ってください。必要なツール（名前、入力、出力）、メインループ、完了の判断基準、そして最も起こりうる3つの失敗パターンとその緩和策をリストアップしてください。
システムプロンプトを作成する
[タスク]を実行するエージェント向けのシステムプロンプトを作成してください。その役割、呼び出し可能なツール、ユーザーに質問すべきタイミングのルール、および最終回答の厳密な出力フォーマットを含めてください。
エージェントの実行をデバッグする
以下はエージェントの実行ログで、途中で誤作動が発生したものです。最初に誤った判断を下したステップを特定し、その理由を説明した上で、プロンプトまたはツールの改善案を提示してください。 [ログを貼り付け]
§ 03ヒント
おすすめの対応と避けるべきこと
おすすめ
- ツールは小さく保ち、明確な入力スキーマ（input schema）を定義する。
- 最大ステップ数を設定する。
- すべてのツール呼び出しと結果をログに記録する。
- 定型的なステップには低い推論エフォート（reasoning effort）を使用する。
避けるべきこと
- エージェントに無制限の書き込み権限を与えない。
- リスクを伴うアクションに対する人間の承認フローをスキップしない。
- 必要がない限り、変更のない巨大なコンテキストを再送信しない。
- ツールの出力を盲信しない。
§ 04よくある質問
質問
Q01エージェント用途に最適なGLMモデルはどれですか？
Z.aiは長時間の複雑なエージェントタスク向けにGLM-5.3を位置づけています。GLM-5.3 Primeはより高速なバリアントであり、GLM-5.3 Flashは低コストなマルチモーダルオプションです。
Q02このチャット上でエージェントを実行できますか？
いいえ。このチャットにはツール連携機能がありません。プロンプトの設計やログのデバッグに活用し、エージェント自体の実行はAPI経由で行ってください。
Q03GLM-5モデルはFunction Callingをサポートしていますか？
はい。OpenRouter上では、対応パラメータとしてtoolsおよびtool_choiceが記載されています。
§ 05もっと見る
その他のユースケース
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