Agents: Tool-Calling Loop

निर्णय, कार्य, अवलोकन, दोहराएँ

Agent tools के साथ loop में चलता LLM है। हर turn मॉडल या तो अंतिम उत्तर लौटाता है या tool call माँगता है; आपका कोड tool चलाता है, परिणाम को संदेश के रूप में जोड़ता है और मॉडल को फिर बुलाता है, जब तक वह उत्तर न दे या सीमा न आ जाए। Agent बस इतना ही है; frameworks loop, tool schemas, संदेश formats और सहायक देते हैं। Agents तब उपयोग करें जब चरणों की संख्या और क्रम पहले से न जाने जा सकें (जैसे शोध, debugging, बहु-स्रोत सवाल)। निश्चित क्रमों के लिए सादी chain अधिक सरल, सस्ती और अनुमेय है। हमेशा अधिकतम iterations, token और समय बजट रखें और हर tool call log करें।

मॉडल जो कार्रवाइयाँ चुनते हैं

Agent सोचने और कार्य करने के बीच loop करता है; workflows उस loop पर नियंत्रण देते हैं।

Pseudocode में loop

Frameworks इसे लपेटते हैं; loop जानना debug में मदद करता है। उदाहरण; यहाँ चलाया नहीं गया।

messages = [system, user_question]
for step in range(MAX_STEPS):                 # always cap the loop
    reply = model.invoke(messages)             # model sees tools via bind_tools
    messages.append(reply)
    if not reply.tool_calls:                   # no tool requested -> final answer
        return reply.content
    for call in reply.tool_calls:
        result = run_tool(call["name"], call["args"])   # YOUR code validates and executes
        messages.append(tool_message(call["id"], result))
return "Stopped: step limit reached"

त्वरित जाँच: हर agent loop में क्या होना चाहिए?

• अधिकतम iterations की सीमा और बजट
• असीमित retries
• कोई logging नहीं
• सब कुछ पर admin पहुँच