Agent Tools and Actions

စိတ်လျှော့ပါ။ ဒီခန်းကို စာအုပ်လိုမဟုတ်ဘဲ စကားပြောသလိုပဲ၊ နားလည်လွယ်အောင် ရှင်းပါမယ်။

Function calling ဖြင့် model ကို tool ရွေးခွင့်ပေးပြီး application က action ကို လုံခြုံစွာ execute လုပ်ပုံ လေ့လာမည်။

ခဏလေး ဒီလိုပဲ စဉ်းစားကြည့်

Model ကို database password ပေးပြီး တိုက်ရိုက်လုပ်ခိုင်းတာမဟုတ်ပါဘူး။ Developer က tool name၊ description နဲ့ JSON schema သတ်မှတ်ပေးပြီး model က tool call တင်ပြပါတယ်။ Application က arguments ကို validate၊ permission စစ်ပြီးမှ function ကို execute လုပ်ပါတယ်။

Agent Tools and Actions lesson illustration — Agents, Privacy, and Project — Agent Tools and Actions

နေ့စဉ်ဘဝနဲ့ ချိတ်ကြည့်မယ်

Tool တစ်ခုကို တာဝန်တစ်ခုတည်းထားပြီး parameters ကိုတိကျစေပါ။ “manage_everything” လို tool ကြီးမလုပ်ပါနှင့်။ Read tool နဲ့ write tool ခွဲပြီး write action မှာ confirmation သို့မဟုတ် idempotency key သုံးပါ။

ကျဉ်းမြောင်းပြီး ရှင်းလင်းသော tool
JSON schema ဖြင့် arguments ကန့်သတ်
Server-side permission စစ်
Write action အတွက် approval နှင့် audit log

အတူတူ လက်တွေ့စမ်းမယ်

javascript

const tools = [{
  type: "function",
  name: "get_weather",
  description: "မြို့တစ်မြို့၏ လက်ရှိမိုးလေဝသကို ရယူရန်",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: { city: { type: "string" } },
    required: ["city"],
    additionalProperties: false,
  },
  strict: true,
}];

You should see

Schema တိကျတဲ့ read-only agent tool တစ်ခု သတ်မှတ်နိုင်မည်။

၅ မိနစ် စမ်းကြည့်

Course search tool တစ်ခုနဲ့ enrollment write tool တစ်ခုရေးပါ။ Enrollment မလုပ်မီ user confirmation လိုကြောင်း rule ထည့်ပါ။

သတိလေးတစ်ချက်

AI output ကို အပြီးသတ်အမှန်လို့မယူပါနှင့်။ အရေးကြီးတဲ့အချက်၊ code နဲ့ user data ကို လူကပြန်စစ်ပြီးမှ အသုံးပြုပါ။

OpenAI — Function calling — OpenAI

OpenAI Agents SDK — OpenAI