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robotics-ai-learning-roadmap/01-ai-agent-basics/02-tool-calling.md
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2026-07-07 23:48:13 +02:00

1.1 KiB

Aufgabe 02: Tool Calling simulieren

Ziel

Du lernst, wie ein LLM nicht nur Text erzeugt, sondern Aktionen auslösen kann.

Szenario

Der User fragt:

Wie viele Personen sind im Raum?

Das LLM soll nicht raten, sondern ein Tool anfordern:

{
  "tool": "count_people",
  "arguments": {}
}

Aufgabe

Baue ein Programm mit mindestens 3 Tools:

  • get_time()
  • count_people() - erstmal fake: gibt z. B. 2 zurück
  • look(direction) - erstmal fake: gibt looked left zurück

Das Programm soll:

  1. User-Input entgegennehmen
  2. LLM entscheiden lassen, ob ein Tool nötig ist
  3. Tool ausführen
  4. Ergebnis zurück ans LLM geben
  5. finale Antwort ausgeben

Lernpunkte

  • Warum Tool Calling für Robotik zentral ist
  • Warum ein LLM nicht direkt Motoren steuern sollte
  • Wie man Tools typisiert und validiert
  • Wie man gefährliche Aktionen begrenzt

Akzeptanzkriterien

  • Frage nach Uhrzeit ruft get_time() auf.
  • Frage nach Personen ruft count_people() auf.
  • Befehl "schau nach links" ruft look("left") auf.

Erweiterung

Logge jeden Tool-Call mit Timestamp, Argumenten und Ergebnis.