Ny fitaovana miantso ireo mpiara-miasa amin'ny AI ao an-toerana amin'ny C#

Ny fitaovana dia ampahany fototra amin'ny AI mpiara-miasa, miaraka amin'ireo fahaiza-manao fototra ireo: Raha ny modely fiteny dia tsara amin'ny fahatakarana sy ny famoronana lahatsoratra, ny fitaovana dia manatsara ny fahaiza-manao amin'ny alàlan'ny ahafahan'izy ireo mifandray amin'ny tontolo tena izy ireo: fikarohana amin'ny aterineto amin'ny fampahalalana amin'izao fotoana izao, fanatanterahana code ho an'ny kalitao, fidirana amin'ny tahirin-kevitra, mamaky rakitra, na mifandray amin'ny serivisy ivelany amin'ny alàlan'ny API. Mieritreritra ny fitaovana toy ny tànana sy ny mason'ny mpiara-miasa amin'ny AI izy ireo. Izy ireo manova rafitra fifanakalozan-kevitra amin'ny mpiara-miasa izay afaka manatanteraka asa amin'ny alalan'ny fanapahan-kevitra Mihevitra ny fomba fitazonana sy mampiasa ny fifandraisana amin'ny fotoana manaraka ny mpiara-miasa? . Momba ny fahatsiarovana Nahoana ny mpiara-miasa ao an-toerana no mafy Ny famolavolana ireo mpiasan'ny AI izay afaka manao ny zavatra ao an-toerana dia tena sarotra. Modely izay mahatakatra ny fotoana sy ny fomba hamantatra ny endri-javatra ivelany Ny fiainana manokana raha tsy mandefa angon-drakitra any amin'ny rahona Runtime izay afaka mamantatra fitaovana antso, valide arguments, ary inject vokatra Modely manokana fandefasana satria ny modely tsirairay dia manana fitaovana antso endrika sy ny fifandraisana endrika samihafa, izay mitaky ny fametrahana logic manokana ho an'ny fanafihana, vokatra injection, ary hetsika fametrahana Ny fanaraha-maso ny fiarovana mba hisorohana ny fialan-tsasatra sy ny fandaniana tsy tapaka Ny fahatakarana mazava mba hahafantaranao izay ataon'ny mpiara-miasa Hatramin'izao fotoana izao, ny ankamaroan'ny rafitra mpiara-miasa dia nanery ny safidy: mpanjifa mahery vaika mifototra amin'ny rahona miaraka amin'ny olana momba ny fahatarana sy ny fiainana manokana, na modely voafetra ao an-toerana tsy misy fanohanana fitaovana tsara. Nahoana ny fitaovana antsoina dia manova ny zavatra rehetra Miaraka amin'ny fahaiza-manaon'ny fitaovana vaovao amin'ny LM-Kit, ny mpiara-miasa ao an-toerana dia afaka: Ny valin'ny tany dia mamaly amin'ny angon-drakitra tena izy. Tsy misy fanantenana intsony momba ny toetr'andro na ny fifanakalozan-kevitra. Ny mpiasa dia mahazo valiny amin'ny API ary afaka manondro loharanom-baovao. Fihetsiketsehana sarotra. Ohatra: manamarina ny toetr'andro, manova ny hafanana amin'ny singa tian'ny mpampiasa, ary avy eo manoro hevitra asa. Miaro ny tsiambaratelo tanteraka. Ny zava-drehetra dia mihazakazaka amin'ny fitaovana. Ny fangatahan'ny mpampiasa, ny arguments fitaovana, ary ny vokatra dia tsy mandao ny milina. Mijanona deterministika sy azo antoka. Ny fandaharam-potoana voasoratra, ny fidirana voamarina, ny fanaraha-maso ny politika ary ny fankatoavana dia manakana ny mpiara-miasa amin'ny fandrakofana. Ampidiro amin'ny sehatra misy anao. Ampidiro ny API orinasa, angon-drakitra anatiny, na katalogi MCP ivelany ho toy ny fitaovana. Ny modely dia mianatra ny fampiasana azy ireo avy amin'ny famaritana sy ny rafitra irery. Inona no vaovao amin'ny masony Ny modely dia manapa-kevitra amin'ny fotoana hanontany ny fitaovana, manome args JSON voajanahary, ary mampiasa ny vokatra mba hamaly ny mpampiasa amin'ny marina. Dedicated fandefasana fanohanana manerana ny modely fianakaviana toy ny Mistral, GPT-OSS, Qwen, Granite, LLaMA, ary bebe kokoa, rehetra amin'ny alalan'ny iray runtime. Three ways to add tools: Implement ITool Annotate methods with [LMFunction] Import catalogs from MCP servers Unified API izay mihazakazaka ny SLM ao an-toerana amin'ny politika isan-kerinandro, guardrails, ary hetsika ho an'ny olona-in-the-loop sy ny fahitana amin'ny dingana tsirairay. Ny fomba fangatahana rehetra dia azo ekena. Function Simple, Multiple Function, Parallel Function, ary Parallel Multiple Function, misafidy ny famaritana matanjaka na ny parallelism azo antoka. Modely-fahatsiarovana fitaovana antso fifamoivoizana. Modern SLMs mandefa fitaovana voajanahary antso. LM-Kit mamantatra antso, mivezivezy azy ireo amin'ny fitaovana, ary miverina vokatra amin'ny fifandraisana sy mazava vokatra karazana ho azo antoka famantarana lalana. Ahoana no miasa izany: Manomboka Indreto ny ohatra feno miasa ao anatin'ny 20 andininy: using LMKit.Model; using LMKit.TextGeneration; using LMKit.Agents.Tools; using System.Text.Json; // 1) Load a local model from the catalog var model = LM.LoadFromModelID("gptoss:20b"); // OpenAI GPT-OSS 20B // Optional: confirm tool-calling capability if (!model.HasToolCalls) { /* choose a different model or fallback */ } // 2) Create a multi-turn conversation using var chat = new MultiTurnConversation(model); // 3) Register tools (see three options below) chat.Tools.Register(new WeatherTool()); // 4) Shape the behavior per turn chat.ToolPolicy.Choice = ToolChoice.Auto; // let the model decide chat.ToolPolicy.MaxCallsPerTurn = 3; // guard against loops // 5) Ask a question var reply = chat.Submit("Plan my weekend and check the weather in Toulouse."); Console.WriteLine(reply.Content); Ny sarimihetsika modely dia ahitana ny GPT-OSS sy ny fianakaviana maro hafa. Azonao atao ny mamoaka karatra antsoina toy ny Azonao atao ihany koa ny manamarina Rehefa miankina amin'ny fitaovana ianao. LM.LoadFromModelID gptoss:20b HasToolCalls Jereo ny Ho an'ny antsipirihany Sary avy amin'ny catalogue Ataovy amin'izao fotoana izao: GitHub sample Ny sampana console efa vonona amin'ny famokarana dia mampiseho chat maro amin'ny fangatahana fitaovana (vola, toetr'andro, fifanakalozana singa), fitsipika isan-karazany, valin'ny fandrosoana ary baiko manokana. Create Multi-Turn Chatbot with Tools in .NET Applications Mamorona Chatbot maro miaraka amin'ny fitaovana ao amin'ny .NET Applications Telo fomba hanampy fitaovana 1) Ny fampiharana ITool (Feno fanaraha-maso) Tsara indrindra rehefa mila fifanarahana mazava sy fanamarinana manokana ianao. Ity famantarana ity dia mampiseho ny fampiharana ny Ny mpampiasa dia afaka mampiasa ny fitaovana amin'ny alàlan'ny alàlan'ny fampiasana ny fitaovana ( Ny Ny ), dia mandinika ny JSON args, mihazakazaka ny logic, ary miverina ny JSON voajanahary amin'ny modely. ITool Name Description InputSchema public sealed class WeatherTool : ITool { public string Name => "get_weather"; public string Description => "Get current weather for a city. Returns temperature, conditions, and optional hourly forecast."; // JSON Schema defines expected arguments public string InputSchema => """ { "type": "object", "properties": { "city": {"type": "string", "description": "City name (e.g., 'Paris' or 'New York')"} }, "required": ["city"] } """; public async Task InvokeAsync(string arguments, CancellationToken ct = default) { // Parse the model's JSON arguments var city = JsonDocument.Parse(arguments).RootElement.GetProperty("city").GetString(); // Call your weather API var weatherData = await FetchWeatherAsync(city); // Return structured JSON the model can understand var result = new { city, temp_c = weatherData.Temp, conditions = weatherData.Conditions }; return JsonSerializer.Serialize(result); } } // Register it chat.Tools.Register(new WeatherTool()); Ny fanaraha-maso tanteraka amin'ny fanamarinana, async fampiharana, fanitsiana fahadisoana, ary ny vokatra fametrahana. Why use ITool? 2) Anotera ny fomba amin'ny [LMFunction] (Quick Binding) Tsara indrindra ho an'ny prototyping haingana sy ny fitaovana tsotra synchronous. Inona no azonao atao: Add Ny LM-Kit dia mahita azy ireo ary mampiseho azy ireo tsirairay ho toy ny , mamorona fandaharana JSON avy amin'ny parameter metody. [LMFunction(name, description)] ITool Ahoana ny fiaramanidina: Reflect ary mifandray amin'ny Na ny / ), dia manoratra ny fitaovana azo avy amin'ny alalan'ny . LMFunctionToolBinder.FromType () FromInstance FromAssembly chat.Tools.Register(...) public sealed class MyDomainTools { [LMFunction("search_docs", "Search internal documentation by keyword. Returns top 5 matches.")] public string SearchDocs(string query) { var results = _documentIndex.Search(query).Take(5); return JsonSerializer.Serialize(new { hits = results }); } [LMFunction("get_user_info", "Retrieve user profile and preferences.")] public string GetUserInfo(int userId) { var user = _database.GetUser(userId); return JsonSerializer.Serialize(user); } } // Automatically scan and register all annotated methods var tools = LMFunctionToolBinder.FromType (); chat.Tools.Register(tools); Ny tsy fahampian-tsakafo. ny mamorona endrika avy amin'ny karazana parametera ary manoratra ny zava-drehetra ao amin'ny andininy iray. Why use [LMFunction]? Mifandray 3) Import MCP Catalogs (Fandraharahana ivelany) Tsara indrindra ho an'ny fifandraisana amin'ny ecosystems fitaovana avy amin'ny antoko fahatelo amin'ny alàlan'ny Model Context Protocol. Inona no ataony: mampiasa mba hamoronana seza JSON-RPC miaraka amin'ny mpizara MCP, maka ny kataloginy fitaovana, ary hanova ireo fitaovana ireo mba ahafahanao miantso azy ireo ny mpiara-miasa. Ny mpanjifa Ahoana no ahafahan'izy ireo manao izany: mamorona (Amin'ny fametrahana ny fametrahana ny fametrahana ny fametrahana ny fametrahana ny fametrahana) ny fametrahana ny catalogues; ny LM-Kit dia manara-maso Ny , retries, ary ny fivoriana faharetana. new McpClient(uri, httpClient) chat.Tools.Register(mcp, overwrite: false) tools/list tools/call using LMKit.Mcp.Client; // Connect to an MCP server var mcp = new McpClient( new Uri("https://mcp.example.com/api"), new HttpClient() ); // Import all available tools from the server int toolCount = chat.Tools.Register(mcp, overwrite: false); Console.WriteLine($"Imported {toolCount} tools from MCP server"); Fidirana haingana amin'ny katalaogy fitaovana voatahiry. Ny mpizara dia mandrindra Ary amin'ny alalan'ny JSON-RPC; Ny LM-Kit dia manamarina ny rafitra ao an-toerana. Why use MCP? tools/list tools/call Izany . Ny dokam-barotra McpClient Ny fomba fampiharana izay mifanaraka amin'ny workflow anao Ampiasao ny fitsipika tsara ho an'ny fifanakalozan-kevitra tsirairay: Ny asa tsotra Ny fitaovana iray, ny valiny iray. chat.ToolPolicy.MaxCallsPerTurn = 1; chat.ToolPolicy.Choice = ToolChoice.Required; // force at least one call "Ahoana ny toetr'andro any Tokyo?" antsoina hoe Ary indray mandeha ny valiny. Example: get_weather Fandraharahana maro Ny fitaovana amin'ny alalan'ny Chain Tools. chat.ToolPolicy.MaxCallsPerTurn = 5; chat.ToolPolicy.Choice = ToolChoice.Auto; "Mivodina ny 75 ° F ho Celsius, dia hilaza amiko raha mila akanjo aho." Example: Mitantana convert_temperature(75, "F", "C") ary mahazo 23.9°C Mitantana get_weather (“current_location”) ary mahazo fepetra Synthesizes answer: "It is 24°C and sunny. A light jacket should be fine." Ny andraikitry ny Mampiasa fitaovana maromaro amin'ny fotoana samihafa. chat.ToolPolicy.AllowParallelCalls = true; chat.ToolPolicy.MaxCallsPerTurn = 10; "Mifanaraka ny toetr'andro any Paris, London, ary Berlin." Example: Mivantana get_weather("Paris"), get_weather("London"), get_weather("Berlin") amin'ny fotoana mitovy Miandry ny vokatra rehetra, ny fampitahana, ary ny valiny Ampiasao fotsiny raha ny fitaovana dia idempotent sy thread-safe. Ny asa maro mitovy amin'ny Mifandray amin'ny famolavolana sy ny parallelism. "Check weather in 3 cities, convert all temps to Fahrenheit, and recommend which to visit." Example: Paralel: mahita ny toetr'andro ho an'ny 3 tanàna Parallel: manova ny hafanana rehetra Sequential: torohevitra mifototra amin'ny vokatra Izany Ho an'ny safidy rehetra anisan'izany Ary Ny fanamafisana dia tsiambaratelo: paralel off, max antso voafetra. ToolCallPolicy fanadihadiana ToolChoice.Specific ForcedToolName Ny fiarovana, ny fanaraha-maso ary ny fijerena Ny fanaraha-maso politika Configure safe defaults and per-turn limits. See . ToolCallPolicy fanadihadiana chat.ToolPolicy = new ToolCallPolicy { Choice = ToolChoice.Auto, // let model decide MaxCallsPerTurn = 3, // prevent runaway loops AllowParallelCalls = false, // safe default: sequential only // Optional: force a specific tool first // Choice = ToolChoice.Specific, // ForcedToolName = "authenticate_user" }; Human in the Loop Fanamarinana, fankatoavana, na manakana ny fanatanterahana ny fitaovana. Hooks: Ny Ny Ny . Voalohany ny fangatahana Taorian'ny fangatahana Tany am-piandohana Ny fahatsiarovana // Approve tool calls before execution chat.BeforeToolInvocation += (sender, e) => { Console.WriteLine($"About to call: {e.ToolCall.Name}"); Console.WriteLine($" Arguments: {e.ToolCall.ArgumentsJson}"); // Block sensitive operations if (e.ToolCall.Name == "delete_user" && !UserHasApproved()) { e.Cancel = true; Console.WriteLine(" Blocked by policy"); } }; // Audit results after execution chat.AfterToolInvocation += (sender, e) => { var result = e.ToolCallResult; Console.WriteLine($"{result.ToolName} completed"); Console.WriteLine($" Status: {result.Type}"); Console.WriteLine($" Result: {result.ResultJson}"); _telemetry.LogToolCall(result); // send to monitoring }; // Override token sampling in real time chat.BeforeTokenSampling += (sender, e) => { if (_needsDeterministicOutput) e.Sampling.Temperature = 0.1f; }; // Control memory injection chat.MemoryRecall += (sender, e) => { Console.WriteLine($"Injecting memory: {e.Text.Substring(0, 50)}..."); // e.Cancel = true; // optionally cancel }; Structured Data Flow Ny antso tsirairay dia mivezivezy amin'ny alalan'ny lalana voasoratra ho an'ny famerenana sy ny rakitsoratra mazava. Incoming: ToolCall miaraka amin'ny stability ID sy ArgumentsJson. Tonga avy: ToolCallResult miaraka amin'ny ToolCallId, ToolName, ResultJson, ary Type (Success na Error). Tsidiho izany: Multi-Turn Chat Sample Mamorona Chatbot maro miaraka amin'ny fitaovana ao amin'ny .NET Applications Demonstrates fandefasana fitaovana: mandritra ny fifandraisana, ny modely dia afaka manapa-kevitra ny hividy fitaovana iray na maromaro mba hahazoana angon-drakitra na hanatanterahana solosaina, handefa arguments JSON izay mifanaraka amin'ny fitaovana tsirairay , ary mampiasa ny vokatra JSON avy amin'ny fitaovana tsirairay mba hiteraka valin'ny tany amin'ny fitehirizana ny raharaham-barotra feno. ary Salmona niteraka an'i Boaza tamin-dRahaba ; ary Boaza niteraka an'i Obeda tamin-dRota ; ary Obeda niteraka an'i Jese ; . Purpose: Ny fampiasana ny LM-Kit.NET InputSchema ITool ToolChoice Why tools in chatbots? Ny valiny azo antoka, mifototra amin'ny loharanom-baovao (toetra, FX, fifanakalozan-kevitra, API amin'ny orinasa). Agentic Chaining: miantso fitaovana maromaro amin'ny dingana iray ary mampifandray ny vokatra. Determinism sy ny fiarovana: fandaharam-potoana voasoratra, mazava tsy fahombiazana fomba, politika fanaraha-maso. Extensibility: mampihatra ITool ho an'ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny sehatry ny fitantanana. Vokatr'izany, ny fahombiazan'ny fandaharam-potoana dia manampy amin'ny fandaharam-potoana sy ny fandaharam-potoana; manakana ny modely mba hifantoka amin'ny fikarohana. Product sy sehatra ekipa; DevOps sy ny fitaovana anatiny; B2B apps; mpampianatra sy demo. Target audience: Ny valiny azo ampiharina, ny fifanakalozan-kevitra / famantarana deterministika, ny fahatsiarovan-teny maro, ny fahafaha-mahazatra. Problem solved: Sample app: Azonao atao ny misafidy modely eo an-toerana (na URI manokana) Manoratra fitaovana telo (vola, toetr'andro, fifanakalozan-kevitra iray) Mandeha amin'ny chat multi-turn izay ny modely dia manapa-kevitra amin'ny fotoana hanontany ny fitaovana Ny antontan-taratasy momba ny fampiroboroboana (tokens, ny antony, ny haingam-pandeha, ny fampiasana kontekst) Key features: Ny fametrahana fitaovana amin'ny alalan'ny arguments JSON Ny fahatsiarovana feno dialogue Progress feedback (download/load bars) Ny fehezan-dalàna manokana dia /reset, /continue, /regenerate Fandefasana fitaovana maromaro amin'ny dingana iray (ary amin'ny dingana iray hafa) Built-in Tools Tool name Purpose Online? Notes convert_currency ECB rates via Frankfurter (latest or historical) plus optional trend Yes No API key; business days; rounding and date support get_weather Open-Meteo current weather plus optional short hourly forecast Yes No API key; geocoding plus metric/us/si convert_units Offline conversions (length, mass, temperature, speed, etc.) No Temperature is non-linear; can list supported units convert_currency Ny tahan'ny banky ECB amin'ny alàlan'ny Frankfurter (ny farany na ny tantara) miaraka amin'ny fivoaran'ny safidy Eny No API key; business days; rounding and date support get_weather Ny vanim-potoana amin'izao fotoana izao amin'ny Open-Meteo miaraka amin'ny fampahafantarana ora fohy Eny Tsy misy API fanalahidy; geocoding plus metric/us/si convert_units Offline fifanakalozan-kevitra (mavesatra, ny haavony, ny hafanana, ny hafanana, sns) No Ny hafanana dia tsy ara-batana; Azonao atao ny lisitry ny vondrona azo antoka Ny fitaovana ampiasaina Ny : Ny Ny (Ny rafitra JSON) ary ny returning JSON. ITool Name Description InputSchema InvokeAsync(string json) Extend with your own tool: chat.Tools.Register(new MyCustomTool()); // implements ITool Fampiasana tokana, azo antoka, ambany Ny anaran'ny snake_case Ny modely ampiasain'ny fitaovana (Pick per hardware) Mistral Nemo 2407 12.2B (nitranga manodidina ny 7.7 GB VRAM) Meta Llama 3.1 8B (nitranga manodidina ny 6 GB VRAM) Google Gemma 3 4B Medium (mihoatra ny 4 GB VRAM) Microsoft Phi-4 Mini 3.82B (nitranga manodidina ny 3.3 GB VRAM) Alibaba Qwen-3 8B (nitranga manodidina ny 5.6 GB VRAM) Microsoft Phi-4 14.7B (nitranga manodidina ny 11 GB VRAM) IBM Granite 4 7B (mihoatra ny 6 GB VRAM) Open-AI GPT-OSS 20B (nitranga manodidina ny 16 GB VRAM) Or provide a custom model URI (GGUF/LMK) Ny fitsipika - clear conversation /reset - continue last assistant message /continue /regenerate - valiny vaovao ho an'ny mpampiasa farany entana Ohatra avy hatrany "Mivadika USD 125 amin'ny EUR ary mampiseho fitomboan'ny andro faha-folo." "Weather in Toulouse next 6 hours (metric)." "Convert 65 mph to km/h." / "List pressure units." "Ankehitriny dia 75 °F ny °C, ary avy eo 2 km ny kilometatra." Ny fitondran-tena sy ny politika (Fantatra haingana) Ny politika fisafidianana fitaovana: Amin'ny fe-potoana, ny sampana dia mamela ny modely hanapa-kevitra (ToolChoice.Auto). Azonao atao ny mangataka / mandrara / mandrara fitaovana iray manokana isaky ny dingana. Fangatahana fitaovana maromaro: Manohana fangatahana fitaovana maromaro isaky ny dingana; Ny vokatra dia napetraka indray ao amin'ny kontekst. Ny fandaharam-potoana dia manatsara ny famolavolana ny famolavolana sy ny famolavolana amin'ny fanatsarana ny famolavolana. Mifandray amin'ny tambajotra: Ny vola sy ny toetr'andro dia mitaky aterineto; Ny fifanakalozan-kevitra dia tsy misy fifanakalozan-kevitra. Errors: Fahafahana mazava ho an'ny fidirana tsy manan-kery (fiara, daty, toerana). Manomboka ny Ny fametrahana ny .NET Framework 4.6.2 na .NET 6.0 Prerequisites: Download: git clone https://github.com/LM-Kit/lm-kit-net-samples.git cd lm-kit-net-samples/console_net/multi_turn_chat_with_tools Run: dotnet build dotnet run Avy eo dia misafidy modely na mametraka URI manokana. Chat mazava; ny mpiara-miasa dia hilaza fitaovana iray na maromaro araka izay ilaina. Ny , Amin'ny fotoana rehetra /reset /continue /regenerate Project link: Ny fametrahana ny GitHub Ohatra feno: ny lalana telo amin'ny fidirana // Load a capable local model var model = LM.LoadFromModelID("gptoss:20b"); using var chat = new MultiTurnConversation(model); // 1) ITool implementation chat.Tools.Register(new WeatherTool()); // 2) LMFunctionAttribute methods var tools = LMFunctionToolBinder.FromType (); chat.Tools.Register(tools); // 3) MCP import var mcp = new McpClient(new Uri("https://mcp.example/api"), new HttpClient()); chat.Tools.Register(mcp); // Safety and behavior chat.ToolPolicy = new ToolCallPolicy { Choice = ToolChoice.Auto, MaxCallsPerTurn = 3, // AllowParallelCalls = true // enable only if tools are idempotent }; // Human-in-the-loop chat.BeforeToolInvocation += (_, e) => { /* approve or cancel */ }; chat.AfterToolInvocation += (_, e) => { /* log results */ }; // Run var answer = chat.Submit( "Find 3 relevant docs for 'safety policy' and summarize."); Console.WriteLine(answer.Content); Nahoana ianao no miasa amin'ny LM-Kit? Ao amin'ny Cloud Agent Frameworks Tsy misy vidin'ny API: Tsy misy vidin'ny token. Mandeha fifanakalozan-kevitra tsy voafetra. Ny fiainana manokana tanteraka: Ny angon-drakitra momba ny mpampiasa dia tsy mandao ny fitaovana. GDPR / HIPAA friendly. Sub-100ms latency: Ny fikarohana eo an-toerana dia manakana tanteraka ny tambajotra roundtrips. Miasa an-tserasera: Ny mpiara-miasa dia miasa tsy misy fifandraisana amin'ny Internet. Tsy misy fetran'ny fihenam-bidy: Ampiasaina ho an'ny an'arivony fangatahana tsy misy fangatahana. Fanaraha-maso tanteraka: Manana ny stack. Tsy misy mpamatsy lock-in na API deprecations. Amin'ny alalan'ny Basic Prompt Engineering Type-safe fandaharam-potoana: JSON fandaharam-potoana fanamarinana mahazo ratsy arguments alohan'ny fametrahana. Deterministic vokatra: mazava fahombiazana / fahadisoana toe-javatra, tsy mahantra regex fanadihadiana. Fihetsiketsehana miara-miasa amin'ny fitaovana maromaro amin'ny fotoana iray rehefa azo antoka. Full Observability: Structured zava-nitranga amin'ny dingana tsirairay, tsy log archeology. Testable fifanarahana: Mock fitaovana, inject vokatra, replay fifanakalozan-kevitra. Graceful failures with retry logic and fallbacks. Error boundaries: vs. Manual Function Calling Ny modely dia manapa-kevitra: Ny mpiara-miasa dia misafidy fitaovana sy arguments amin'ny maha-izy azy manokana, tsy misy ahiahy if /else. Auto-chaining: Ny fitaovana maromaro antso amin'ny dingana, ny vokatra dia niverina avy hatrany. 90% latsaky ny boilerplate: Register fitaovana indray mandeha, fa tsy per-model na per-prompt. Miorina amin'ny fiarovana: fiarovana amin'ny loha, ny fetran'ny fangatahana max, ny fankatoavana avy amin'ny boaty. Same code works across Mistral, LLaMA, Qwen, Granite, GPT-OSS. Model-agnostic API: Progressive fanatsarana: manampy fitaovana tsy refactoring ny fifanakalozan-kevitra logic. Performance sy ny fetra Ny fanantenana Tool invocation overhead: Manodidina ny 2 ka hatramin'ny 5 ms isaky ny antso (parsing plus validation) fitaovana tambajotra: 50 hatramin'ny 500 ms miankina amin'ny API Ny fitaovana ao an-toerana: latsaky ny 1 ms Ny fivoaran'ny modely dia mbola ny antony voalohany amin'ny fahatarana. Ny fepetra Ny modely dia tsy maintsy manohana ny fangatahana fitaovana (manara-maso ny HasToolCalls). Ny fitaovana miankina amin'ny tambajotra dia mitaky fifandraisana amin'ny aterineto. Ny fanatanterahana mitovy amin'izany dia mitaky fitaovana azo antoka sy azo antoka. GPU: 6 ka hatramin'ny 16 GB VRAM miankina amin'ny habetsaky ny modely. Fantatra amin'ny fetra Ny kalitaon'ny safidy fitaovana dia miankina amin'ny famaritana mazava sy ny rafitra. Ny lohahevitra sarotra ao amin'ny arguments dia mety mampihomehy ny modely kely kokoa. Ny rindrankajy fitaovana lava be (mihoatra ny 10 antso) dia mety mihoatra noho ny varavarankely mifandray. Vonona ny hanorina? Clone the sample git clone https://github.com/LM-Kit/lm-kit-net-samples.git cd lm-kit-net-samples/console_net/multi_turn_chat_with_tools Pick your integration approach Need full control? Use ITool Prototyping quickly? Use [LMFunction] Using external catalogs? Use McpClient Replace demo tools with your APIs, databases, or business logic. Add your domain logic Set policies that fit your use case Simple lookups: MaxCallsPerTurn = 1 Complex workflows: with approval hooks MaxCallsPerTurn = 10 On-device. Private. Reliable. Observable. Ship agents that actually work Manomboka mamorona workflows izay mankafy ny fiainana manokana amin'ny mpampiasa, mihazakazaka na aiza na aiza ary mitoetra eo ambany fanaraha-maso anao.