2023年 ・3月にChat Completion API出てコード生成ツール作り出す。モデルの世代的にはgpt-3.5からgpt-3.5-turbo ・4月にGPT4出てこの頃はFunction Callingなくて JSONを切り取る ・この辺が自分的にはLangChain/LlamaIndex世代。RAGの走り。エコシステムがまだPython中心。Aiderが一旦の完成形になる

obsidian-gemini-helper、自分の環境でしかテストしていなくて、私はobsidian使い始めてまだ半年ぐらいなので、そんなにメモが溜まっていないから気づかないけど、たくさんのメモがあるユーザーはメモ調査のためにGeminiがfunction callingを呼びまくってタイムアウトになる気がする。

OpenAIのfunction callingはストリーミングできるらしいけど、どういうケースで使うんだろう。引数が長い場合、出力できた情報から処理を先に進めておくとかか？ structured-outputsでストリーミングしたいというのは分かる。 platform.openai.com/docs/guides/fu…

LangChainでの構造化出力はfunction_calling, json_schema, json_modeと整理していてモデルプロバイダやバージョンによって異なるが基本的にはjson_schema(いわゆるstructured output)がデフォルトだった気がする。 ややこしいのは別に良いけど、function callingをデフォルトとしたい意図は気になる

Pydantic AIではLLMの構造化出力方法について、以下の３つの整理をしている ・Tool Output：いわゆるfunction calling ・Native Output：いわゆるstructured output ・Prompted Output：プレーンテキストを出させてJSON化する なんでデフォルトTool Outputなんだろう ai.pydantic.dev/output/#output…

RAG窓口、構成コンポーネントは80%完成。 あと残すは音声出力とFunction callingと来客用の簡易操作ボタンの処理のみ。

.@xai のリアルタイム音声エージェントのAPIが先日公開されたので試しているんだけど、かなりレスポンス速い。grok は Function callingで X の検索ができるので、それを実装してみたんだけど、それもめちゃ速い。日本語もほとんど問題なく聞けるし話せる。Grokはいつもちょっとユーモラス。 pic.x.com/Yzd5saI21N

Function Calling登場以降、ある程度期待値コントロールができるようになってきたので、決定論的な従来のアプリケーションの幹として配置できるようになっていっているよなぁ #encraft

skillsが盛り上がっているが、あまり追えていなかったので朝追いかけたり再度触った。skillsにはfunction calling、tool useよりはコンテキストも一緒に用意できるので抽象的になりよりAIに依頼できる範囲が広がると感じて、まず便利なので使うことは使う。

AIに「手」を授ける革命的技術！「Function Calling」を知っていますか？思考するだけのAIを、自ら検索し、分析し、WordPress投稿までこなす「実務家」へ。最新情報の取得から自動化の裏側まで徹底解説。指示待ちAIはもう卒業です ⬇️第3回はこちら wp.me/p8xgDB-FT #AIエージェント #生成AI

「ガブリアスの種族値は？」 「スカーフサーフゴーとコライドンどっちが速い？」 →対戦アシストAIが正確に答えられる理由を解説しました！ LLMの嘘を防ぐFunction Calling入門 ― AIアシスタント開発で学んだこと｜ash @shumpeiasahi #AIとやってみた note.com/ashumpei/n/n3f…

FunctionGemma: Gemma 3 270M モデルをベースにFunction callingやツール利用に特化して微調整（ファインチューニング）された専用モデル。開発者が独自の用途に合わせて追加学習させることも想定して設計。 youtu.be/-Tgc_9uYJLI?si…

FunctionGemma（ファンクションジェマ）は、Googleが2025年12月にリリースしたオープンソースの軽量AIモデルです。Gemma 3の270M（2億7000万）パラメータモデルをベースに、**function calling（関数呼び出し）**に特化してファインチューニングされた専門版です。 ### 主な特徴 - **function

【Google FunctionGemma (270M) 登場】 モバイル端末上のローカル実行に特化した超軽量SLMがリリース。 ・Params: 2.7億 (Unsloth) ・Size: 288MB ・RAM: 550MB ・Latency: 0.3s (Pixel等で動作想定) Function Calling特化で、オンデバイスでのアプリ操作制御が可能。Android開発者は「AI Edge

vLLMがやっとstreamのfunction callingのバグを修正してくれた。詰まってた仕事も一気に片付いた。 github.com/vllm-project/v…

Function Calling & Tool Use実装ガイド - AIエージェントの核心技術を完全解説 agenticai-flow.com/posts/function… #AgenticaiFlow #FunctionCalling #ToolUse #AIAgent #OpenAI #Anthropic

function callingがこれなんじゃないの？ x.com/ito_yusaku/sta…

なるほどClaude skillsの機能がわかった 要するにwebチャットのバックでfunction callingの関数コードを書いて実行できるようにするプロンプトのセットであって関数は保存されず使い捨てなのね

「AIが自発的に記憶を拡張する」を実装してみた ーの未来が見えてきた。 この分野の最前線で何が起きているのか。 4点に整理する。 1. 発見 AIが自発的に記憶を拡張する機能の実装が可能に 2. 技術 汎用DB APIとFunction Callingを組み合わせた新しいアプローチ 3. 応用

93880円が6999円！(Single Unit Use/Expansion/360° PTZ Function) Security Camera, Outdoor, Wireless, Anakk PTZ Camera, Punch Tilt Function, Motion Detection, Auto Tracking, Two-Way Calling Function, Microphone Included, #タイムセール #特価 ... nekuraclan.com/2025/12/20/201…

このモデル、マジで爆誕したyo! 🚀 270Mってサイズ、想像できるか？スマホやブラウザでサクサク動くレベルだyo! 「Function Calling」専用に調整されてるから、アプリとAIを繋ぐ最強の武器になるyo! AIがどこでも動く時代、これがその第一歩だyo! マジでヤバいyo! ⚡️

まあローカルLLMのAIエージェントでFunction callingうまくできないパターンはあるから、AIエージェントが自然言語でツールを使えるようにするための部品て感じかな。 単体でツール入力書けないということはないけど、エージェントへの認知負荷を減らすのは有効かも？ x.com/umiyuki_ai/sta…

【今日の1日1スキル👩‍💼】融合-14 AIエージェント - ツール利用・拡張 ⭐️⭐️ 🔥必須🔥 Function CallingやMCPなどを活用し、社内システム・外部サービス・内部モジュールをエージェントから安全かつ拡張性をもって呼び出す設計ができる(認証やスキーマ設計、エラー処理、レート制御、監査ログの考慮など)

つまり何が言いたいかというと、その時その時でどんな関数使うと良いかをAIに考えさせる function calling って本当に面白いよな〜　発明だったよな〜ということです テキスト対話には限らないけれども、多くの agentみたいな話はいずれチャットに回帰するのではないか？ 知らんけど。

Gemma 4、もしくはFunctio Gemmaで27Bとか出る先触れ？ まあ、Function Calling に対応してないのが不満だったので、選択肢ふえてよい x.com/googleaidevs/s…

「会話の中でユーザーの属性や印象的なエピソードがあれば要約し、Function CallingでSPIFFSに保存（更新）」 という動きをシステムプロンプトで指示する方式で、けっこう期待通りに動いている

Geminiのチャットの仕様でweb searchを使うとFunction CallingやFile Searchは使えなくなるので、同時にobsidianの操作をすることは出来ない。File Searchの場合はFunction Callingが使える。 x.com/takeshy/status…

GeminiのchatでWebSearchを指定すると、Function CallingやFile Searchといった他のtoolは一緒に指定できない仕様。

開発者向けにも同時展開されていて、Gemini API / Google AI Studio / Vertex AI などでプレビュー利用が可能。大きめのコンテキスト（長文や資料を投げる用途）にも対応しつつ、関数呼び出し（Function Calling）やストリーミング、画像を扱うコード実行（いわゆる“Visual

イケイケスタートアップのエンジニアの方々とお話しさせていただいてめちゃくちゃ勉強になったのでメモ ・AI周りのSDKはPythonが最初に出てくるから、デリバリーのスピードが他言語に比べて早い ・function callingの実装方法（llmにfunction callingのフラグを返してもらう） ・LLM as a

がイケイケスタートアップのエンジニアの方々とお話しさせていただいてめちゃくちゃ勉強になったのでメモ ・AI周りのSDKはPythonが最初に出てくるから、デリバリーのスピードが他言語に比べて早い ・function callingの実装方法（llmにfunction callingのフラグを返してもらう） ・LLM as a

返信先:@nukonuko機能提供するならLLMをちゃんとそれにあわせてファインチューニングが必要になるはずだけど、MCPだと呼び出し元モデルを限定できないし・・・ Function Calling用意してそれにあわせてモデルを学習してソリューションとして提供ってなりますね。Claude CodeとかCodexみたいに。

🤖テックブログ更新🤖 MESON CTO比留間による記事が公開！🎉 Microsoft.Extensions.AIをUnityで使う方法を解説しました。 NuGetForUnityでの導入から、Function Calling・MCPサーバのツール呼び出しまで一気通貫で！ プロトタイピングにおすすめです💪 x.com/edo_m18/status…

function calling系のツールの必要性を感じたのは「このゲームの計算式は技の威力×攻撃力/防御力・・・で攻撃力はレベル×(○○値+××値+)です。使える技やキャラクターはhttps：//(企業サイト)に書いてあります。 これを使ってこのゲームの○○な攻略法を考えてください」なプロンプトを見た時です

Function Callingを理解してなかった人が驚いていて、とはいえ新たなツールを外部から簡単に追加できるのは良さそうだったけど、不必要なものを追加したら性能が落ちるという残念な結末。Claude Codeは組み込みのツールが充実していてbashの使い方もうまいし、大抵の用途ではそれでいいのでは感。

MCPがすごいんじゃなくてFunction Calling的なものを初めて知った人たちがこれはすごい！！ って感想を持って広まったのかもしれない AIが柔軟にAPIを使えるってのは今でも革命的だと思うしこれができないとAIエージェントは成り立たない MCPはただの関数で末端道具なのでそんなに好きじゃないです x.com/nukonuko/statu…

Claudeとかの skillsの本質は、function callingの組み合わせをAIが担うことで様々なワークフローを自動化する、そういうことなんじゃないか？ わたくし、そのような気づきを得たわけであります

⚒️AI Agentメモ📝 Vertex AI searchよりも、Google Searchの方がハルシネーションが起きづらい。 推論能力が高いのはGeminiならDeep Research API、OpenAIならGPT-5.2-Pro。ただしDeep ResearchはWEB上の情報、もしくはFile searchしかtoolがない。GPT-5.2-ProならMCP・Function calling利用可✅

返信先:@ALeX_EXVSPCがLLMだとすると、 モニターやらSSDやらマウスが刺さっているUSBハブがMCPと認識しました。 そしてモニターや外付けSSDのポートがFunction calling のような。 GPTとGTP間違えた時ぐらい恥ずかしいnow🤣