Agent & Tool Calling — Learning Bundle
エージェント＆ツール呼び出し — 学習バンドル
この学習バンドルは、2つのAIシステムの概念を分けています。エージェントは目標に向かって段階的に動作します。ツール呼び出しでは、モデルが制限された外部アクションを求めることができます。このバンドルは1つの標準的なエージェントプロトコルではありません。
もう一つの例
旅行エージェントは空き状況を確認し、選択肢を比べます。予約ツールが予約を完了する前に、許可を求めます。
主な部分
- 01User intent and context
- 02Model or tool decision
- 03Grounded result and fallback
以下の場合に使用します
タスクにツール呼び出し、エージェントループ、またはその両方が必要かどうかを決定します。それぞれの部分に対して、権限、状態、停止ルール、およびトレースを設定します。
以下の場合は使用しないでください
一回限りのチャットボットをエージェントと呼んだり、デフォルトで広範な副作用を与えてはいけません。
コードで使用する名前
tools / function call 出荷前に
Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely.
Outcome：Complete the task with エージェント＆ツール呼び出し — 学習バンドル (Agent & Tool Calling — Learning Bundle)。 User context：旅行エージェントは空き状況を確認し、選択肢を比べます。予約ツールが予約を完了する前に、許可を求めます。 Learning bundle to unpack：エージェント＆ツール呼び出し — 学習バンドル (Agent & Tool Calling — Learning Bundle)。 Canonical members：エージェントループ (Agent Loop)、ツール呼び出し (Tool Calling) Why this comparison helps：タスクにツール呼び出し、エージェントループ、またはその両方が必要かどうかを決定します。それぞれの部分に対して、権限、状態、停止ルール、およびトレースを設定します。 Do not treat the bundle as one pattern when：一回限りのチャットボットをエージェントと呼んだり、デフォルトで広範な副作用を与えてはいけません。 Comparison requirements: Name every member concept on its own. Explain its job and limits. Show every member in the same real situation. Give a visible sign for when to use, combine, or leave out each member. Decision quality: Keep platform and evidence limits clear. Show which members can work together. Point out false matches, unsafe swaps, and cases that need another concept. Acceptance criteria: A reader can explain each member in one sentence and tell them apart in the example. They can defend the chosen member or valid group and open every canonical guide. Evidence and limits (evidence boundary)：これは規範的な標準ではありません。その名前、制限、および期待される挙動は、情報源によって変わる可能性があります。 Unknowns to confirm: Target platform, decision setting, limits, and evidence needed to use, combine, or leave out members.
このリクエストを確認する
Review how エージェント＆ツール呼び出し — 学習バンドル (Agent & Tool Calling — Learning Bundle) is used now. Definition: この学習バンドルは、2つのAIシステムの概念を分けています。エージェントは目標に向かって段階的に動作します。ツール呼び出しでは、モデルが制限された外部アクションを求めることができます。このバンドルは1つの標準的なエージェントプロトコルではありません。 Release checks: Check that every member concept has its own name and link. Show all members in the same situation. Give a visible rule for when each one applies and which groups are valid. Never present the bundle as one canonical pattern or as parts that can be swapped freely. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.