Als je erop gebrand bent om verder te duwen dan alleen chatten en het in te zetten voor echte acties, dan ben je hier aan het juiste adres. is ontworpen voor redeneren met lage latentie en —wat betekent dat het kan beslissen wanneer functies moeten worden aangeroepen, gegevens moeten worden opgehaald en tools moeten worden gekoppeld om taken te voltooien. Recente updates benadrukken verbeterd gedrag en efficiëntie bij het gebruik van tools, waardoor het ideaal is voor agents die snelheid nodig hebben zonder betrouwbaarheid op te offeren. De officiële documentatie van Google beschrijft gestructureerde functieaanroepen en live tool-integraties, die de onderstaande workflows ontsluiten.
Hieronder staan 30 geteste prompts die je direct kunt kopiëren en plakken om je builds te versnellen—georganiseerd per praktische scenario's zoals retrieval, data extractie, planning, orkestratie, evaluatie en veiligheid. Gebruik ze zoals ze zijn of pas ze aan met je eigen tool-schema's.
Pro-tip voordat je begint: Definieer in je systeem- of ontwikkelaar instructies expliciet tool-contracten ({name}, beschrijving, JSON-schema), stel in (wanneer wat aan te roepen) en specificeer responsformaten. Voor bedrijfsbetrouwbaarheid, volg de discipline voor functieaanroepen en schema's zoals beschreven in de documentatie.
—
Hoe deze prompts te gebruiken
- Waar je {tool_name}, {schema} of {constraints} ziet, vervang je deze door je echte tool-definities.
- Houd responses deterministisch door, indien nodig, strikte JSON te vragen.
- Moedig het model aan om stap voor stap te denken, maar voer alleen de uiteindelijke gestructureerde aanroep uit.
—
Sectie 1: Retrieval & Search (RAG-ready)
- Gerichte Web Lookup met Constraints
“Doel: Beantwoord de vraag van de gebruiker alleen met behulp van de Search tool indien nodig. Als de kennis onzeker is, roep de search aan. Als het zeker is, beantwoord dan direct.
Gebruik bij het aanroepen van search trefwoorden en site filters op een beknopte manier. Als er meerdere resultaten zijn, vat dan de top 3 samen met bronnen. Als het nog steeds onzeker is, stel dan een verhelderende vraag.
Vraag van de gebruiker: '{question}'
Beleid: Geef de voorkeur aan precisie boven breedte. Citeer bronnen wanneer search wordt gebruikt.”
- Multi-Hop Verification
“Taak: Verifieer bewering: '{claim}'. Stappen: (1) Identificeer de belangrijkste beweringen. (2) Roep search aan voor elke bewering met verschillende trefwoorden. (3) Controleer kruiselings minstens twee onafhankelijke bronnen. (4) Geef het oordeel terug als {'verdict': 'true/false/uncertain', 'evidence': .
- De functieaanroep- en live tool-documenten van Google bieden robuuste patronen voor gestructureerde aanroepen, waardoor voorspelbare integraties met externe API's mogelijk worden.
- Enterprise-teams kunnen gebruikmaken van Vertex AI-richtlijnen voor functieaanroepen, schema-nauwkeurigheid en best practices voor betrouwbaarheid op schaal.
Het is de moeite waard op te merken: Als je multi-tool automatiseringen aan het prototypen bent met snelle iteratie, kan een visuele of chat-first IDE die prompt-bibliotheken, tool-wiring en snel testen ondersteunt, je loop versnellen. Sider-achtige workflows die prompts documenteren, structuur afdwingen en testen met één klik mogelijk maken, hebben de neiging om integratiefouten te verminderen en de evaluatie systematischer te maken.
Volgende stappen
- Kies 3–5 prompts hierboven die overeenkomen met je use case en verbind ze met je tools.
- Voeg guardrails toe (PII-redactie, schema-validatie) voordat je live gaat.
- Volg latentie, tool-aanroep aantallen en foutpercentages; itereer met kosten/latentie-bewuste planning.
- Breid uit van single-tool aanroepen naar patronen naarmate je betrouwbaarheid verbetert.
FAQ
V1:Wat maakt goed voor ?
Het is geoptimaliseerd voor redeneren met lage latentie en gestructureerde functieaanroepen, waardoor snelle, voorspelbare tool-uitvoering mogelijk is voor production agents. Officiële documenten beschrijven hoe je tools kunt verbinden en schema's kunt afdwingen voor betrouwbare orkestratie.
V2:Hoe verminder ik hallucinaties bij het gebruik van tools?
Gate feitelijke claims achter retrieval-stappen en verifieer met meerdere bronnen. Voeg een hallucinatie-check toe die search triggert voor feiten met een lage betrouwbaarheid en retourneer citaten wanneer tools worden gebruikt.
V3:Moet ik altijd tool-aanroepen forceren met ?
Nee. Laat het model beslissen wanneer tools moeten worden aangeroepen op basis van onzekerheid of ontbrekende context. Geef duidelijke beleidsregels in de systeem prompt over wanneer welke tool moet worden aangeroepen en hoe te reageren als de betrouwbaarheid laag blijft.
V4:Wat is de beste manier om functieaanroep-outputs te structureren?
Gebruik strikte JSON die overeenkomt met het schema van je tool en valideer vóór de uitvoering. Als de validatie mislukt, corrigeer dan automatisch de aanroep en zend opnieuw uit of retourneer een gestructureerde fout voor veilige afhandeling.
V5:Hoe kan ik de latentie laag houden tijdens het gebruik van meerdere tools?
Gebruik een time-bounded planner, minimaliseer onnodige searches, cache tussenresultaten en prioriteer high-value tool-aanroepen. Gebruik kosten/latentie-bewuste heuristieken om aanroepen te beperken en retourneer een samenvatting wanneer de deadlines krap zijn.
