Skip to main content
Інструменти HTTP API дозволяють прикріпити виклики зовнішнього REST API безпосередньо до вузлів сценарію, даючи голосовим агентам змогу звертатись до будь-якої внутрішньої чи зовнішньої системи під час живої розмови — на розсуд LLM і за вашими промптами. Це працює подібно до function calling на будь-якій агентній платформі й повністю налаштовується під ваші потреби.

​
Що таке інструмент HTTP API

Інструмент HTTP API — це визначення REST API, яке LLM може викликати під час виконання. Типові сценарії використання:
  • виклик власних ендпоінтів бекенду;
  • запуск автоматизацій n8n;
  • синхронізація даних із CRM;
  • отримання даних із зовнішніх API (погода, ціни, наявність тощо);
  • запис, оновлення чи читання даних через REST API.
LLM вирішує:
  • який інструмент викликати;
  • коли його викликати;
  • які параметри надіслати.
На основі:
  • ваших промптів: інструкцій на рівні вузла простою мовою (українською чи будь-якою іншою);
  • назви інструмента;
  • опису інструмента;
  • визначень параметрів.

​
Визначення інструмента HTTP API

​
1. Назва інструмента

  • Має бути чіткою й орієнтованою на дію.
  • Приклади: capture_lead_interest, fetch_weather, create_crm_contact тощо.

​
2. Опис інструмента

  • Надзвичайно важливий.
  • Саме за ним LLM вирішує, коли використовувати інструмент.
  • Пишіть просто й однозначно.
Погано: “API для збору даних” Добре: “Цей інструмент фіксує зацікавленість. Використовуй його, коли користувач явно виражає інтерес до продукту або хоче, щоб з ним зв’язались.” Приклад опису інструмента

​
3. Налаштування ендпоінта

  • Повний URL (обов’язково з http:// або https://).
  • Підтримуються методи REST.
Типова помилка: забути https:// в URL.

​
4. Автентифікація й заголовки

  • Додайте власну автентифікацію.
  • Додайте власні заголовки.
  • Працює як із внутрішніми сервісами, так і зі сторонніми API.

​
5. Параметри

Кожен параметр повинен мати:
  • назву;
  • тип;
  • опис;
  • позначку обов’язковості.
Опис параметра важливіший за тип. Рекомендації:
  • Де можливо, починайте з рядкових (string) параметрів.
  • Пишіть явно, що саме означає значення.
  • Позначайте як обов’язкові лише справді необхідні поля.
Приклад:
  • interest (string): “Встановити true, якщо користувач явно виявляє намір купити або хоче, щоб з ним зв’язались. Інакше false.”
Приклад параметра

​
Прикріплення інструментів до вузлів сценарію

  • До одного вузла можна прикріпити кілька інструментів.
  • Усі створені вами інструменти доступні для вибору у вузлі.
  • Інструменти можна викликати лише тоді, коли вони прикріплені до вузла.
  • LLM сама вирішує, який з них викликати.
У вузлі спрямовуйте LLM простими інструкціями. Приклад: “Якщо користувач виявляє інтерес поговорити з відділом продажів або хоче, щоб йому передзвонили, одразу виклич інструмент capture_lead_interest і встанови interest у true.” Ця інструкція часто є вирішальним фактором для коректного використання інструмента. Приклад прикріплення

​
Логіка виклику інструмента (як міркує LLM)

LLM враховує:
  • висловлений намір користувача;
  • інструкції промпту вузла;
  • назву й опис інструмента;
  • описи параметрів.
Якщо все це чітко узгоджується, інструмент викликається автоматично. Погана назва чи розпливчастий опис призводять до:
  • пропущених викликів інструмента;
  • неправильних параметрів;
  • вигаданих значень.

​
Ключові найкращі практики

  • Давайте інструментам чіткі назви.
  • Пишіть детальні, орієнтовані на дію описи.
  • Спочатку тримайте параметри простими.
  • Завжди вказуйте http/https в URL.
  • Використовуйте прості інструкції у вузлі.
  • Прикріплюйте до кожного вузла лише релевантні інструменти.
Чітко визначені інструменти + зрозумілі промпти = надійні голосові агенти продакшн-рівня.