Определение схем инструментов (JSON Schema)
Создавайте определения JSON Schema для параметров инструментов, указывая типы, описания, допустимые значения и обязательные поля.
«Определение схем инструментов (JSON Schema)» — бесплатный урок AI Agents на CoddyKit. Это урок 2 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения AI Agents, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Схемы инструментов — это схема JSON
OpenAI, Anthropic и большинство других систем используют схему JSON для параметров инструментов.
Если Вы работали с OpenAPI / Swagger, то уже знаете 90% необходимого.
Три обязательных поля
Каждое определение инструмента содержит:
name— уникальный идентификатор (в формате snake_case)description— что делает инструмент и когда его использоватьparameters— схема JSON для входных данных
Минимальная схема
Объект с одним обязательным полем строкового типа:
schema = {
'name': 'search_orders',
'description': 'Find orders by customer email',
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'email': {
'type': 'string',
'description': 'Customer email address'
}
},
'required': ['email']
}
}
import json
print(json.dumps(schema, indent=2))
Типы схемы JSON
string— текстinteger,number— числаboolean— true или falsearray— список (также требуетitems)object— словарь (также требуетproperties)
Перечисления для закрытых наборов
Используйте enum, когда существует ровно N допустимых значений:
unit_param = {
'unit': {
'type': 'string',
'enum': ['C', 'F'],
'description': 'Temperature unit'
}
}
# The model will only ever output C or F
print(unit_param)
print("Allowed values:", unit_param['unit']['enum'])
Параметры-массивы
Для входных списков задайте items:
tags_param = {
'tags': {
'type': 'array',
'items': {'type': 'string'},
'description': 'List of tags to filter by'
}
}
print(tags_param)
Вложенные объекты
Объекты можно вкладывать друг в друга, но для надёжности работы модели сохраняйте схемы неглубокими — не более 2–3 уровней:
filter_param = {
'filter': {
'type': 'object',
'properties': {
'min_price': {'type': 'number'},
'in_stock': {'type': 'boolean'}
}
}
}
print(filter_param)
Поля описания имеют решающее значение
Модель выбирает инструменты и заполняет аргументы на основе description. Относитесь к описаниям как к документации API:
# Bad
bad = {'description': 'gets data'}
# Good
good = {'description': 'Fetch the most recent 50 orders for the given customer email. Returns order_id, status, total. Use this when the user asks about their order history or order status.'}
print("Bad description:", bad['description'])
print("Good description:", good['description'])
Массив required
Явно отмечайте обязательные поля. Модель будет заполнять их всегда, а необязательные — только при необходимости:
tool_params = {
'parameters': {
'properties': {
'city': {'type': 'string'},
'unit': {'type': 'string', 'enum': ['C', 'F']}
},
'required': ['city']
}
}
print(tool_params)
print("Required fields:", tool_params['parameters']['required'])
Pydantic → схема JSON
Схемы можно автоматически создавать из моделей Pydantic:
from pydantic import BaseModel, Field
class SearchArgs(BaseModel):
email: str = Field(description='Customer email')
limit: int = Field(50, description='Max orders to return')
schema = SearchArgs.model_json_schema()Строгий режим (структурированные выводы OpenAI)
Добавление strict: true и additionalProperties: false гарантирует, что вывод модели будет точно соответствовать схеме:
tools = [{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'get_weather',
'strict': True,
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {'city': {'type': 'string'}},
'required': ['city'],
'additionalProperties': False
}
}
}]
import json
print(json.dumps(tools, indent=2))
Важность описания
Почему description инструмента имеет такое большое значение?
Итоги
Схемы управляют поведением модели. Качественные описания, перечисления для закрытых наборов, массивы required и строгий режим — Ваши инструменты повышения надёжности.
Часто задаваемые вопросы
Урок «Определение схем инструментов (JSON Schema)» бесплатный?
Да — полный текст урока «Определение схем инструментов (JSON Schema)» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс AI Agents, подпишись на CoddyKit PRO. Курс AI Agents содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Определение схем инструментов (JSON Schema)»?
Создавайте определения JSON Schema для параметров инструментов, указывая типы, описания, допустимые значения и обязательные поля. Ты практикуешь AI Agents с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать AI Agents?
Предыдущий опыт не требуется. AI Agents на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 2 из 4.
Сколько времени занимает урок «Определение схем инструментов (JSON Schema)»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке AI Agents?
Да. Каждый урок AI Agents включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Как работает вызов функций
- Определение схем инструментов (JSON Schema)
- Выбор инструментов во время выполнения
- Возврат результатов модели