Ovládací panel pokrývá většinu potřeb týkajících se nástrojů i bez tohoto rozhraní API: Připojení
→ Aplikace připojí Slack, HubSpot, Salesforce, Kalendář Google,
Tabulky Google a Cal.com několika kliknutími OAuth; Připojení →
API promění libovolné rozhraní HTTP API v akci agenta (vložte příkaz cURL
a průvodce AI připraví návrh nástroje včetně integrované funkce Testovat požadavek); a
Připojení → MCP přidá servery MCP. Viz
Připojení. Tento průvodce popisuje základní
API pod rozhraním API.
Anatomie nástroje
Dvě části:- Schéma — definice funkce ve stylu OpenAI
(
{type: "function", function: {name, description, parameters}}), která LLM sděluje, co nástroj dělá a jaké argumenty přijímá. - Koncový bod — adresa URL, kterou servery ThunderPhone volají, když se LLM rozhodne nástroj použít. Požadavek je JSON POST s argumenty zvolenými LLM v těle požadavku.
1. Zvolte strategii ukládání
Přímo u agenta
Připojte jednorázový nástroj k poli
tools agenta. Je to jednoduché, ale
nástroj nelze znovu použít.Uložená integrace
Uložte nástroj jako opakovaně použitelnou integraci
a propojte jej s více agenty. Doporučeno pro vše, co používáte více
než jednou.
2. Vytvořte integraci
id (UUID).
3. Otestujte koncový bod v sandboxu
Než integraci propojíte s agentem, odešlete podepsaný požadavek ze serverů ThunderPhone a ověřte připojení:Response
400 code=url_not_allowed.
4. Propojte integraci s agentem
Při vytváření nebo aktualizaci agenta ji připojte pomocíintegration_ids:
get_weather, když volající požádá
o informace o podmínkách“ — nebo je může implicitně rozpoznat
z popisů schématu.
5. Implementujte koncový bod
Když agent vyvolá nástroj, ThunderPhone odešle podepsaný požadavek POST na vaši adresuendpoint_url:
6. Otestujte celý cyklus
Spusťte relaci mikrofonu s agentem a položte otázku, kterou váš nástroj zpracovává („Jaké je počasí v 94110?“). Přepis hovoru zobrazí celý průběh požadavku a odpovědi:GET /v1/calls/{call_id}/transcript;
nezpracovaný stream událostí (včetně časování jednotlivých záznamů a posunů zvuku) najdete na
GET /v1/calls/{call_id}/history.
Běžné chyby
Agent nikdy nevolá nástroj
Agent nikdy nevolá nástroj
LLM rozhoduje podle popisu nástroje. Pokud otázka volajícího
neodpovídá popisu, model nástroj nevyvolá. Upřesněte popis (přidejte
běžná synonyma a formulace) nebo jej výslovně uveďte v promptu
agenta („Když se volající zeptá na počasí, použijte
get_weather.“).Nástroj vrací příliš mnoho dat
Nástroj vrací příliš mnoho dat
Odpovědi větší než 6 kB jsou v náhledu přepisu zkráceny. Vraťte
pouze pole, která LLM potřebuje — ne celý záznam.
Časové limity
Časové limity
Koncové body nástrojů mají výchozí časový limit 10 sekund. Pokud potřebujete delší,
zpracujte požadavek asynchronně: vraťte
{"status": "pending", "request_id": "..."}
a výsledek zpřístupněte prostřednictvím samostatného volání nástroje.Verzování
Verzování
Každý
PATCH integrace vytvoří novou revizi. Zkontrolujte
GET /v1/integrations/{id}/versions
a zjistěte, kdo co změnil. Pokud nekompatibilně změníte schéma nástroje, můžete se
ručně vrátit zpět tak, že pomocí PATCH znovu nahrajete starší snímek.Další kroky
Referenční dokumentace integrací
CRUD, přenos, historie verzí.
Specifikace nástrojů funkcí
Úplná gramatika schématu JSON a kontrakt podepsaného endpointu.
Ověření podpisů
Použijte vzor podpisu webhooku pro endpointy nástrojů.
API přepisu + historie
Prohlédněte si celý cyklus volání nástroje.