最新资讯
stackoverflow.blog 欢迎来到芯片时代:半导体制造、AI 数据中心与芯片设计的未来 www.youtube.com AI Agent 总犯同样的错:CentralAgent AI 将记忆重构为经验系统 pub.towardsai.net Netflix 科学家建议重采样 LLM 评判:5 次仅将误差棒缩小 13% pub.towardsai.net Jev 作为 LLM 前的静默层:构建提示感知的模型路由器 reddit.com OpenAI 称 Astra 仅满足 10% 安全任务标准 dev.to FreeToken:在自有 GPU 上运行前沿 MoE 模型及其内存需求 dev.to 当 AI Agent 说“完成”时,究竟完成了什么? dev.to 部署 Underdog Bark 3.0 Pro:逐字转写、自定义后端与分块设置 dev.to 为艰难对话构建 AI:五个 Agent、一条安全正则与一位盲评监督者 techcrunch.com Palo Alto Networks 洽谈以 5 亿美元收购 AI Agent 安全初创公司 Clutch theinformation.com 黄仁勋被要求就涉华间谍指控向国会作简报 www.infoq.com Edera 推出 Object Capability Bounded Authority,试图将凭证与 AI Agent 工作负载隔离
多元动态
登录 注册
大模型 dev.to · @Nitin Suryawanshi

将 OpenAI Function Calling 集成到 Meta WhatsApp Cloud API

原文 我的收藏

文章介绍在 WhatsApp Cloud API webhook 中接入 OpenAI Function Calling(Tools API)的架构:接收 Meta 推送的消息,携带工具 schema 查询模型,模型在需要执行动作时返回 tool_calls,再由后端执行业务 API。文中以查询订单状态、预约演示等为例,说明如何用 LLM 工具循环替代静态决策树,但未提供完整代码或实测结果。

AI推荐理由 这是一篇架构指南,介绍如何把 OpenAI Function Calling 接入 WhatsApp Cloud API webhook,并给出工具调用循环的步骤(接收消息、声明工具、模型返回 tool_calls、执行业务 API)。它的价值在于提供可复用的 Agent 落地模式;局限是正文只给出流程概述,没有代码、错误处理或效果数据,属于教程性内容而非新研究。

62

正文

当前仅保存了标题或简介;并非所有来源都提供正文,可通过下方原文链接查看。

来源报道 · 1 篇 · 以下链接均前往原始媒体

← 返回精选动态 原文

更多内容