簡介

生成式 AI 模型在理解與生成文字方面非常強大，但它們運作在知識邊界內。 他們只能根據訓練資料中的資訊推理。 透過將 工具 整合進生成式 AI 互動中，你解鎖了遠超模型本身能力的能力。

為什麼工具很重要

工具彌合了人工智慧推理與現實行動之間的鴻溝。 它們使你的生成式 AI 應用能夠：

• 存取即時資訊：取得模型訓練資料中未包含的當前資料、天氣、股價或 API 回應
• 採取行動：執行發送電子郵件、建立資料庫紀錄，或根據 AI 決策觸發工作流程等任務
• 事實中的基礎回應：檢索具體且具權威性的資訊，以減少錯誤資訊並提升準確性
• 擴充功能：無縫連接現有系統、資料庫與業務邏輯
• 建立智慧工作流程：將多個作業串連起來，讓 AI 協調複雜且多步驟的流程

沒有工具，生成式 AI 只能孤立運作。 有了工具，它就變成了能觀察、推理並對周遭世界採取行動的智慧助手。

在本單元中，我們將專注於在提示中指定工具，讓客戶端應用程式提交給模型。 在這類解決方案中，工具配置由客戶端應用程式管理——本質上是在應用程式邏輯本身中建立一個由生成式 AI 驅動的客製化助理。 學習如何隨需使用生成式 AI 模型的工具，是學習如何建立代理式 AI 解決方案的有用第一步，該解決方案中模型、指令與工具被封裝並持續保存在指定 代理中。