Este conteúdo relata correções recentes e novos templates de chat para os modelos Gemma 4 do Google, visando melhorar o orçamento de raciocínio e a chamada de ferramentas. Ele oferece instruções para usuários de llama.cpp sobre como aplicar esses novos templates para garantir o funcionamento correto.
Esta publicación explica cómo usar Supervised Fine-Tuning (SFT) y Direct Preference Optimization (DPO) para mejorar la precisión de la llamada a herramientas de un modelo de lenguaje pequeño. Demuestra cómo utilizar los trabajos de entrenamiento de Amazon SageMaker AI para centrarse en el código de entrenamiento y evaluar la calidad del modelo.
Este artigo apresenta uma estrutura de avaliação de agentes de IA baseada na experiência de produção, enfatizando a importância de alinhar a ferramenta ao fluxo de trabalho em vez de focar apenas em benchmarks. Os critérios chave incluem confiabilidade com dados reais, qualidade da chamada de ferramentas, comportamento da janela de contexto para fluxos longos e custo em escala para determinar a viabilidade.
Needle es un modelo de 26 millones de parámetros que destiló con éxito las capacidades de llamada a herramientas de Gemini, logrando una precisión casi idéntica con una fracción del costo computacional. Este avance es crucial para desarrolladores de agentes de IA y despliegues en el borde.
Los agentes de IA han evolucionado más allá de los chatbots pasivos. Este contenido trata sobre la implementación de llamadas a herramientas con permisos en agentes Python.
Este documento presenta una hoja de ruta detallada para dominar la llamada de herramientas en agentes de IA. Su objetivo es guiar a los lectores a través de los conceptos y prácticas esenciales para implementar y optimizar esta funcionalidad crucial.
Este contenido destaca cinco modelos de lenguaje pequeños y de código abierto que son notables por su soporte para la llamada de herramientas estructurada, haciéndolos adecuados para aplicaciones agenciales.
Este tutorial muestra cómo dotar a Gemma 4 de dos nuevas herramientas. Se observa cómo el modelo decide de forma autónoma cuándo investigar y cuándo computar.
Este artículo estudia la llamada a herramientas en agentes de modelos de lenguaje grandes (LLM), analizando su efectividad y eficiencia. Demuestra que las evaluaciones son sensibles a las decisiones de implementación y señala el desperdicio computacional en el entrenamiento de aprendizaje por refuerzo.
ToolWeave es un marco estructurado para sintetizar diálogos realistas de llamadas a herramientas en múltiples turnos, crucial para que los LLM funcionen como agentes autónomos. Aborda los desafíos de generación de datos sintéticos existentes al soportar flujos de trabajo de varios pasos y reducir la alucinación de parámetros.
MAVEN (Modular Agentic Verification and Execution Network) es un andamio de razonamiento simbólico ligero que mejora la generalización en entornos de llamada de herramientas agenticas. Ha sido evaluado en varios benchmarks e introduce MAVEN-Bench, un nuevo benchmark de estrés para el razonamiento matemático y físico multi-paso.
Este artículo analiza por qué la capacidad de llamada de herramientas de Hermes 4 se entrena como una habilidad separada, explicando la lógica subyacente y sus implicaciones críticas para los agentes de IA. Destaca cómo este enfoque de entrenamiento distinto mejora las capacidades y el rendimiento general de los agentes.
Este conteúdo descreve como construir agentes de IA úteis em um backend Go usando LangChainGo para integrar ferramentas que buscam dados e acionam ações. Ele utiliza Ollama com o modelo qwen3.5:9b para execução local, incluindo instruções de configuração e uma introdução à definição de ferramentas no LangChainGo.
Este conteúdo aborda os desafios de construir agentes de IA reais que vão além de responder perguntas, necessitando de ações e ferramentas. Critica as limitações das APIs stateless, como a da Anthropic, que dificultam processos complexos de chamada de ferramentas e a manutenção de estado.
Together AI ha ampliado su servicio de fine-tuning con soporte nativo para llamadas a herramientas, razonamiento y modelos de visión-lenguaje. Las mejoras también incluyen el entrenamiento de modelos de más de 100 mil millones de parámetros, un rendimiento hasta 6 veces mayor y estimaciones de costos y ETA para los trabajos.
Este artículo critica el modo de código de Cloudflare, destacando sus deficiencias en relación con las funcionalidades de Plataforma Multi-Nube (MCP) y la implementación efectiva de llamadas a herramientas de IA. Sugiere áreas donde el enfoque de Cloudflare podría ser incompleto o desalineado con las necesidades de integración avanzada de IA.
![[Video Response] What Cloudflare's code mode misses about MCP and tool calling](/cdn-cgi/image/width=3840,quality=75,format=webp/https://i1.ytimg.com/vi/0bpYCxv2qhw/hqdefault.jpg)