新手分
55/100
竞赛工作页
适合已有 Python 开发和 LLM Agent 实践基础、想用文心/ERNIE 构建工具调用问答系统的人。参赛者需要能用 ERNIE 开发工具召回模块,并处理旅游、天气、金融等开放域问题中的多 API 调度;报名还需要实名认证的 AI Studio 账号。
建议下一步
先判断这场是否适合你现在的阶段,再决定要不要投入时间。
新手分
55/100
学习价值
58/100
预计投入
10-30 小时
Metric
以官方页面公布的评分规则为准
适合已有 Python 开发和 LLM Agent 实践基础、想用文心/ERNIE 构建工具调用问答系统的人。参赛者需要能用 ERNIE 开发工具召回模块,并处理旅游、天气、金融等开放域问题中的多 API 调度;报名还需要实名认证的 AI Studio 账号。
如果下面这些前置项还很陌生,先补准备通常比直接参赛更划算。
Python 脚本开发
文心 ERNIE 模型调用
LLM 工具调用
API 参数构造
信息检索与排序
Linux 打包与 Shell 脚本
真正的难点通常不是“会不会调包”,而是验证、时间分配和任务理解。
核心难点是既要从 49 个 API 中召回完整且相关的工具,又要以尽可能少的调用次数生成正确参数并完成多工具问答:工具召回完整性、调用效率和最终答案都会计分。工程上还必须在不可联网的统一环境中,通过指定的 inference.sh 生成包含回答及实际调用 API、参数的 result.json,并将模型和依赖代码完整打包提交。
以下竞赛与当前竞赛方向或难度相近,可以一起对比。
把已确认、待核对和人工审核状态分开看;最终规则与截止时间以官方页为准,发现错误欢迎提交纠错。
官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认,仍需人工核对。