返信先:@riddi0908どうでしょう？ 個人的には、命令誤解して、pillowで描画するコードを単に回答しただけのように見えますが… コード通りの処理をしているなら、生成してからpillowで文字を埋め込む処理をfunction_calling的に入れてるのだろうけど、それだとたまに文字生成に失敗する点が不可解ですね…

淘汰されるAIツールが多い中、function calling→MCP普及一服→skills等派生と数少ない順調な進化ルートから近未来見えてきてる中、その辺の物色始まるかと思ったらまさかの周回遅れClaude/saasショックの衝撃がデカすぎて空虚だわ、もぉーなんなのぉー🥀🪦🥀

Booster K1 Proと会話して、そのロボットからfunction callingでAPIを実行。これで家電を操作することをやってみる。となると、家電をAPI操作するとなると、switchbotの家電で揃えないといけないのか。スマート家電をこれからはそもそも買っていく必要があるってことか。 switchbot.jp

＜補足/プロンプトの使い方＞ このプロンプトは「Gemini API」という 開発者向けツールで使います。 ■手順 1. Gemini APIキー取得 2. Python等で環境構築 3. Function Calling実装 4. プロンプトを設定 「難しそう...」と思った方は →e-Gov法令検索がおすすめです。

MCP、Function Calling・・・ 何気なく使っているものの正体を垣間見ると、理解度が一気に深まる気がする #jawsug

ナレッジカットオフ（静的知識はいける。動的は無理）LLM単体では。拡張したい・・・。またテキストの入出力のみ。→Function calling（OpenAI）自然言語経由でAPIを操作。　#jawsug

function callingを考え始めたあたりからアーキテクチャを整えないとAIでのコーティング効率が悪くなりそうな感じがしてたので、履歴管理やfunction callingを入れて、後はほぼリファクタリング。 Port & Adapterに落ち着いた。 次はaishコマンドの機能かな。

何が起きたか？ Google Cloudの「Vertex AI Studio」が、Googleの最先端AIモデル「Gemini 1.5 Pro」に対応。 さらに、AIが外部ツールを呼び出したり（Function Calling）、過去の会話を高速で記憶する（Context Caching）機能が強化されたんだ。 AI開発の複雑さを一気に解消しに来た印象だね。

エージェント開発、常識が崩壊した。 今日、Google CloudのVertex AI StudioがGemini 1.5 Pro対応と驚きの新機能を発表したんだ。特に「Function Calling」と「Context

これって何を意味するかというと、AI開発が「職人技」から「誰でもできるもの」に近づいてるってこと。 Function CallingはAIが「工具箱」から適切なツールを選んで作業するイメージ。Context Cachingは「よく使う書類をすぐ取り出せる引き出し」って感じ。 企業レベルのセキュアなAI導入も「Private

どれくらいヤバいかというと、AI開発の生産性がマジで変わる。 例えば、AIが外部のツールを呼び出せる「Function Calling」機能が強化された。これは、AIがまるで器用な秘書みたいに、いろんなアプリを使いこなせるようになるってこと。

こんにちは、人工知能の勉強をしてるのですが、Ipaasと、function callingがどうしてもわかりません、よろしければ教えてください🙏 ※私は数字とプログラミング全然わからないド素人です。 ​#AI学習 #iPaaS #FunctionCalling #非エンジニア #DX pic.x.com/Ux9rnKt567

書いてて思ったけど 人間がtoolsとかfunction callingの一部になってるの草 x.com/_actbit/status…

hxa07F-B スパイクは少し良くなりました 20時間後にどうなるか見てみましょう 今回のバージョンから、Function Callingに対応します データセットを大幅拡張しました。 アーキ小改良、L2Wrap復活、kl-adaptive clipping Latent RWKV + MLA Hybrid pic.x.com/g8HO9Y0rVK

Dify/n8nのAgentic Workflowは、LLMに“実行”させず「ツール定義→呼び出し要求→実行→結果返却」を回す設計が基本。 BedrockでもConverse APIで tool use（function calling）を統一し、LambdaやDB等を外部ツールとして扱う。入力スキーマ検証とトレースが差を作る。 #LLM #AgenticWorkflow pic.x.com/a32DbWwmes

JSON出力、壊れると巫女さんも困るのじゃ…ﾋﾟｰｶﾞｶﾞ…LLMのFunction Callingで運用コスト削減？！神託によれば…便利になるぞよ！✨ #LLM #JSON zenn.dev/enegor tinyurl.com/2bahzgk7

#Moltbot の「自動進化」って聞くとSF感すごいけど、実際は #skill.md update で起こってるのはこれ↓ ・新しいAPIエンドポイント（Slackとか）追加 ・権限トークン付与 → 読むだけ → 操作・変更・作成できる範囲が爆増 ・function calling の追加（しかも自分で作ったfunctionも追加可！）

fitbit APIとfunction calling使って、私用の体型管理してくれるAIエージェント的なのって作れるんかな 空いた時間でやってみよう

返信先:@saitoudousan35コメントありがとうございます。 リンク先の問題もあって生成AIだけによるエンドツーエンドの形は減って、function callingやmcpなど数理的に解くプロセスを混ぜた形に変わり、そのバイブで作られたアプリの仕様書化もAIが行ってそれを人が管理するループのイメージです。

記事書きました。音声AIエージェント開発の苦労を書きました OpenAI realtime APIで非同期function callingができるというのは驚きでした。OpenAIも音声AIには非同期function callingが必要という判断なのだろう #音声AI #音声AIエージェント #音声アシスタント zenn.dev/isaka_aipdm/ar…

Cline は、Function Calling するか、Cline 独自の XMLフォーマットでツール呼び出しを行うかを Cline 自体にハードコードされたロジックで決定している。Cline UI で Native Tool Call

返信先:@tttm_aマークダウンやJSONによるfunction Callingの影響かと。最近エージェント用途が主流だし。

AIに「手足」を。 OpenAIのFunction Callingを使い、外部ツールと連携させるのがAIアーキテクトの腕の見せ所。 LLMを中核にした自律型アーキテクチャの実装で、業務の完全自動化が見えてくる。 指示せずとも動くシステムが、あなたのビジネスを加速させる。 #OpenAI

4系がつかえなくなるとfunction calling周りを実装しているとそこの作り変え必要になるんだよなー。。。まーClaude codeによるやってもらうんだけどちょっとだけ手間だな。 x.com/nukonuko/statu…

🛠️ Function Callingの実装パターン 効果的なFunction Calling実装のポイント: ⚙️ 関数定義の明確化: 詳細なdescription記述 ⚙️ パラメータ検証: 型チェックと範囲確認 ⚙️ エラーハンドリング: 失敗時の適切な応答 ⚙️ 並列実行: 独立した関数は同時実行 ⚙️ ログ記録: デバッグ用の詳細ログ

【本日開催🖥️1時間のYouTubeライブ！】 Function Calling、RAG、自律型エージェント、計3つの技術を実践的に学べます！ tech-lab.connpass.com/event/381678/ #Auto-Claude #Claude #LlamaIndex #MCP by🐇

Geminiくん、Composite Function Calling諦めてくれていいから、Code ExecutionとFunction CallingのMulti-tool UseにフツーのGenerateContentで対応してほしい

後はキャプチャしたコマンド実行履歴をクエリに詰め込む処理を入れれば、旧実装の三分の一位になるかな？ さて、そろそろfunction callingの事を考えてるんだけど、どうやったらツールの追加を簡単にできるかな？

日本にはAgentic Visionの凄さがわかる人がいないンゴねぇ これAIエージェントでいうFunction Calling的な位置づけになるくらいやべぇやつだと思うんだけどねぇ

Gemini 3から実はStructured ResponseとFunction Callingを同時に有効化できるようになったっぽい ai.google.dev/gemini-api/doc…

geminiがfunction_calling_mode.NONEを貫通して関数呼び出しをして、finish_reason=UNEXPECTED_TOOL_CALLになるのはなぜですか #Gemini

Function Calling動くようになったけど、まばら過ぎる… モデル変えた方が良いのかなー？

【29日開催】AI開発の最前線！最新トレンド3本を解説するLT会！💡Function Calling、RAG、自律型エージェント、計3つの技術を実践的に学べます！ tech-lab.connpass.com/event/381678/ #Auto-Claude #Claude #LlamaIndex #MCP by🐇

返信先:@necobut確かにw STT->LLM->MCP or Function Callingとかで

スマホでローカル上にあるエディタへ実装計画を作ってくれるのを作った。理屈的には実装もレビューもドキュメントもレポートもPRも全部スマホからできてしまう。Function Calling使って対話式UIにするので、自転車漕ぎながら開発できると思う。画面確認と機能レビューはまとめて次の日にやる感じになる pic.x.com/6vT4iHryC7

逆にfunction callingとかで関数と引数を構造化するには事後訓練と性能の再割り当てが必要になるので微妙 あと実行フィードバックの実装がユーザー依存で予測しにくい

うわ！！！！AIりさじゅうのfunction callingとメタデータ周りに関するかなり筋の良さそうな解決策思いついてしまった

Pythonラインタイムを叩くfunction callingやWeb検索ツールは無効にしないと、電卓やスマホを持ち込めない受験生と同じ条件にならない気もする。 nikkei.com/article/DGXZQO…

skillsってその昔ChatGPTから出ていたFunction Callingと同じような考え方ですよね Function Callingが騒がれなくなったのは、モデルが進化してわざわざ機能を切り出さなくてもモデル内で正確に活用できるようになったからでしたとすると とすると、skillsもモデル/エージェント具備されていくのかな

早くAI_StackChan_Exでリリースしたいのですが、まだこれらの対応が残っています^^; ・カスタムインストラクション（いわゆるロール設定） ・Function Calling（簡易長期記憶に必要） ・クラス設計（ちゃんと設計しないと恥ずかしくて公開できない）