Wywoływanie narzędzi (tool calling)
Modele GLM-5 na OpenRouter obsługują narzędzia oraz parametr tool_choice, czyli fundamentalne elementy pętli agenta.
use-cases/agents
Przypadek użycia · inżynieria agentowa (agentic engineering)
Tworzenie agentów z GLM-5
Wykonywanie zadań o długim horyzoncie czasowym to główny cel projektowy rodziny GLM-5. Model GLM-5.1 powstał, aby stale udoskonalać rozwiązania na przestrzeni setek iteracji i tysięcy wywołań narzędzi, a GLM-5.3 rozszerza to o milion tokenów kontekstu. Ten przewodnik omawia wybór modelu, architekturę oraz sposób wykorzystania naszego czatu do planowania agenta.
Który modelGLM-5.3Dla agentów produkcyjnych użyj GLM-5.3 (lub GLM-5.3 Prime dla większej szybkości) przez API z obsługą tool calling. GLM-5.3 Flash to solidna, znacznie tańsza opcja dla agentów wielkoskalowych lub operujących na obrazie. W naszym czacie wykorzystaj GLM-5.3 do projektowania i debugowania promptów dla agentów.
§ 01W czym się sprawdza
Dlaczego GLM-5 idealnie pasuje do pracy agentowej
Długie horyzonty zadań
Z.ai zaprojektowało tę rodzinę z myślą o zadaniach wieloetapowych: planuj, działaj, obserwuj, weryfikuj.
Ogromny kontekst
Około miliona tokenów pozwala agentowi zachować pełny wgląd w cały projekt i jego historię.
Tanie tokeny wejściowe
Agenci przesyłają kontekst w każdym kroku pętli; niskie ceny tokenów wejściowych w modelach GLM pozwalają utrzymać koszty na przystępnym poziomie.
§ 02Prompty
Prompty gotowe do skopiowania
Otwórz dowolny prompt na czacie, a następnie zastąp fragmenty w nawiasach kwadratowych własnymi materiałami.
Zaprojektuj agenta
Pomóż mi zaprojektować agenta AI, którego celem jest [cel]. Wypisz narzędzia, których potrzebuje (nazwa, wejścia, wyjścia), główną pętlę działania, warunek zakończenia pracy oraz trzy najbardziej prawdopodobne scenariusze błędów wraz ze sposobami ich mitygacji.
Napisz system prompt
Napisz system prompt dla agenta realizującego [zadanie]. Uwzględnij jego rolę, narzędzia, które może wywoływać, zasady określające, kiedy pytać użytkownika, oraz dokładny format wyjściowy ostatecznej odpowiedzi.
Zdebuguj przebieg agenta
Oto log z działania mojego agenta, w którym coś poszło nie tak. Znajdź krok, w którym po raz pierwszy podjął złą decyzję, wyjaśnij dlaczego i zaproponuj zmianę w prompcie lub narzędziach. [wklej log]
§ 03Wskazówki
Rób tak, unikaj tego
Rób tak
- Twórz małe narzędzia z przejrzystymi schematami wejściowymi.
- Ustaw maksymalną liczbę kroków.
- Loguj każde wywołanie narzędzia i jego wynik.
- Używaj niskiego poziomu reasoning effort do rutynowych kroków.
Unikaj
- Nie dawaj agentom nieograniczonego dostępu do zapisu.
- Nie pomijaj zatwierdzenia przez człowieka w przypadku ryzykownych działań.
- Nie przesyłaj ponownie ogromnego, niezmienionego kontekstu bez potrzeby.
- Nie ufaj ślepo danym wyjściowym z narzędzi.
§ 04FAQ
Pytania
Q01Który model GLM jest najlepszy dla agentów?
Z.ai pozycjonuje GLM-5.3 do długofalowych zadań agentowych (long-horizon). GLM-5.3 Prime to szybszy wariant, a GLM-5.3 Flash to tania opcja multimodalna.
Q02Czy mogę uruchomić agenta w Waszym czacie?
Nie. Czat nie obsługuje narzędzi. Użyj go do projektowania promptów i debugowania logów, a następnie uruchom agenta przez API.
Q03Czy modele GLM-5 obsługują function calling?
Tak. Na OpenRouter mają wymienione tools i tool_choice wśród obsługiwanych parametrów.
§ 05Więcej
Inne zastosowania
Wypróbuj teraz
Zadaj GLM-5.3 prawdziwe pytanie.
Bez konta, bez karty, bez instalacji. Wpisz pytanie i zobacz, jak GLM-5.3 Flash odpowiada w kilka sekund — przełącz się na GLM-5.3 przy najtrudniejszych problemach.
Otwórz darmowy czatObowiązują bezpłatne limity dzienne, dzięki czemu czat pozostaje dostępny dla każdego.