Tool calling
GLM-5-modellen op OpenRouter ondersteunen tools en tool_choice, de bouwstenen van een agent-loop.
use-cases/agents
Use case · agentic engineering
Agents bouwen met GLM-5
Langdurige agent-taken (long-horizon) vormen het belangrijkste ontwerpdoel van de GLM-5-familie. GLM-5.1 is ontwikkeld om oplossingen over honderden rondes en duizenden tool calls te blijven verfijnen, en GLM-5.3 breidt dit uit met een context van een miljoen tokens. Deze gids behandelt modelkeuze, ontwerp en hoe je onze chat gebruikt om een agent te plannen.
Welk modelGLM-5.3Gebruik voor productie-agents GLM-5.3 (of GLM-5.3 Prime voor snelheid) via de API met tool calling. GLM-5.3 Flash is een krachtige, veel goedkopere optie voor grootschalige taken of vision-gebaseerde agents. Gebruik GLM-5.3 in onze chat om agent-prompts te ontwerpen en te debuggen.
§ 01Waar het goed in is
Waarom GLM-5 geschikt is voor agent-taken
Lange horizonnen
Z.ai heeft de familie ontworpen voor taken die uit vele stappen bestaan: plannen, handelen, observeren en bijsturen.
Enorme context
Dankzij circa één miljoen tokens kan een agent een compleet project inclusief de volledige geschiedenis overzien.
Goedkope input
Agents sturen bij elke stap opnieuw context mee; de lage inputprijzen van GLM houden dit betaalbaar.
§ 02Prompts
Kopieerklare prompts
Open een prompt in de chat en vervang de delen tussen haakjes door je eigen materiaal.
Een agent ontwerpen
Help me bij het ontwerpen van een AI-agent die [doel]. Geef een overzicht van de benodigde tools (naam, inputs, outputs), de main loop, hoe de agent bepaalt wanneer hij klaar is, en de drie meest waarschijnlijke foutmodi inclusief oplossingen.
Schrijf een system prompt
Schrijf een system prompt voor een agent die [taak]. Beschrijf zijn rol, de tools die hij mag aanroepen, de regels voor wanneer hij de gebruiker om hulp moet vragen, en het exacte outputformaat voor het definitieve antwoord.
Een agent-run debuggen
Hier is een logbestand van de run van mijn agent waarin het misging. Zoek de stap waar het voor het eerst een verkeerde beslissing nam, leg uit waarom en stel een aanpassing voor van de prompt of de tools. [plak log]
§ 03Tips
Wel doen, niet doen
Wel doen
- Houd tools klein met duidelijke inputschema's.
- Stel een maximum aantal stappen in.
- Log elke tool-aanroep en elk resultaat.
- Gebruik een lage reasoning effort voor routinematige stappen.
Niet doen
- Geef agents geen onbeperkte schrijftoegang.
- Sla menselijke goedkeuring bij risicovolle acties niet over.
- Verzend enorme, ongewijzigde context niet onnodig opnieuw.
- Vertrouw niet blindelings op de output van tools.
§ 04FAQ
Vragen
Q01Welk GLM-model is het beste voor agents?
Z.ai positioneert GLM-5.3 voor langdurige agent-taken. GLM-5.3 Prime is de snellere variant en GLM-5.3 Flash is de goedkope, multimodale optie.
Q02Kan ik een agent draaien in jullie chat?
Nee. De chat heeft geen tools. Gebruik deze om prompts te ontwerpen en logs te debuggen, en voer de agent vervolgens uit via de API.
Q03Ondersteunen GLM-5-modellen function calling?
Ja. Op OpenRouter vermelden ze tools en tool_choice bij hun ondersteunde parameters.
§ 05Meer
Andere use cases
Probeer het nu
Stel GLM-5.3 een echte vraag.
Geen account, geen creditcard, geen installatie. Typ een vraag en zie hoe GLM-5.3 Flash binnen enkele seconden antwoordt — schakel over naar GLM-5.3 voor de moeilijkste problemen.
Open de gratis chatEr gelden dagelijkse gratis limieten, zodat de chat voor iedereen beschikbaar blijft.