NEURALDEEPCHAT Telegram 14029
SGR vs Tools: когда использовать Schema-Guided Reasoning, а когда Function Calling в LLM-системах

Сегодня хочу поднять тему, которую у меня часто спрашивают: когда использовать Tool Calling, а когда Schema-Guided Reasoning (SGR) в LLM решениях под капотом?

Респект Ринату Абдуллину за отличную систематизацию подхода SGR!

Что забавно, я сам использовал похожие паттерны 4-5 месяцев назад загляните в гит, но именно Ринат дал этому четкое название и структуру!

SGR vs Tools по моему мнению

SGR заставляем LLM мыслить по четким шагам через Structured Output:
Анализ → Поиск → Обработка → Вывод в одном запросе

Tools даем LLM набор функций для взаимодействия с внешним миром
Кстати все больше вижу сдвиг именно в паттерн агент=tool_call MCP+SO(где надо) и теперь SGR:
Поиск, API, вычисления, полноценное агентское поведение

Пример SGR из моей практики:
{
"reasoning": {
"query_analysis": {
"user_query": "Найди информацию о проекте X",
"query_interpretation": "Пользователь ищет документы по проекту"
},
"information_search": {
"search_strategy": "Ищу по ключевым словам в базе",
"relevant_documents": [...]
}
},
"response": "Полный ответ на основе найденной информации"
}


Когда использовать SGR:

Анализ и структуризация данных
Разбор документов, классификация, отчеты
Сложные рассуждения
Пошаговый анализ с обоснованием
Обработка имеющихся данных
Все нужное уже в контексте, нужна предсказуемость но не детерминированность (запомним)

Когда использовать Tools:
Настоящее агентское поведение
LLM сам решает последовательность, адаптируется к результатам, может прерываться

Не зря появилась куча оберток типа LangGraph, AutoGen, CrewAI все строятся именно на свойствах
Tools когда модель сама принимает решение их вызвать
А MCP от Anthropic на мой взгляд это попытка стандартизировать агентские инструментарий

Взаимодействие с внешними системами
Интернет, email, календарь, API


Критически важно для production Evals и мониторинг!

SGR:
Все рассуждения видны и логированы
Легко тестировать каждый шаг
A/B тестирование предсказуемо

Tools:
LLM сам решает какой инструмент вызвать — черный ящик
Сложно понять WHY выбрана функция
Непредсказуемая цепочка вызовов
Дебаг в production = боль

Из реального опыта:
При настройке NSFW-фильтров с Tools ушло бы недели на понимание решений модели с SO было бы сложно дебажить.
С SGR за день увидел проблемы в reasoning и пофиксил качество!

Ключевое различие — агентность vs структурированность

SGR = мощное рассуждение без истинной агентности
Один запрос → один ответ
Для агентского поведения придется костылить

Tools = настоящее агентское поведение из коробки
LLM сам управляет workflow, нативные прерывания в большинстве фреймворков и API
Поэтому все современные агентские фреймворки базируются именно на Tools

Гибридный подход? Искал медь а нашел золото!

SGR для принятия решений какой инструмент использовать
Tools для выполнения действий получение данных и ощущение агентности
SGR для финальной обработки структуризация результата

Вывод финально

SGR когда нужно контролируемое рассуждение и мониторинг
Tools когда нужно настоящее агентское поведение
SGR работает даже на локальных 7B моделях и даже на qwen3 4B

Update:
Ринат подкинул очень интересную демку, смешение в сторону SGR в агентах
Как запускать вместе и то и другое

Можно и вместе.
См демку с многоходовым
бизнес-ассистентом
Ребята из
Сбера допилили это до запуска на Qwen 3 4B


В production качество мониторинга = выживание продукта
А как вы решаете эту дилемму? Поделитесь опытом!

P.S. Спасибо Ринату за системный подход к SGR это свежий глоток точности и постоянства в нашем мире LLM!
P.S.S Забирайте все ссылки как памятку, SGR это то что будет двигать production сектор дальше к внедрению LLM!
1🔥4421💯4👍2



tgoop.com/neuraldeepchat/14029
Create:
Last Update:

SGR vs Tools: когда использовать Schema-Guided Reasoning, а когда Function Calling в LLM-системах

Сегодня хочу поднять тему, которую у меня часто спрашивают: когда использовать Tool Calling, а когда Schema-Guided Reasoning (SGR) в LLM решениях под капотом?

Респект Ринату Абдуллину за отличную систематизацию подхода SGR!

Что забавно, я сам использовал похожие паттерны 4-5 месяцев назад загляните в гит, но именно Ринат дал этому четкое название и структуру!

SGR vs Tools по моему мнению

SGR заставляем LLM мыслить по четким шагам через Structured Output:
Анализ → Поиск → Обработка → Вывод в одном запросе

Tools даем LLM набор функций для взаимодействия с внешним миром
Кстати все больше вижу сдвиг именно в паттерн агент=tool_call MCP+SO(где надо) и теперь SGR:
Поиск, API, вычисления, полноценное агентское поведение

Пример SGR из моей практики:

{
"reasoning": {
"query_analysis": {
"user_query": "Найди информацию о проекте X",
"query_interpretation": "Пользователь ищет документы по проекту"
},
"information_search": {
"search_strategy": "Ищу по ключевым словам в базе",
"relevant_documents": [...]
}
},
"response": "Полный ответ на основе найденной информации"
}


Когда использовать SGR:

Анализ и структуризация данных
Разбор документов, классификация, отчеты
Сложные рассуждения
Пошаговый анализ с обоснованием
Обработка имеющихся данных
Все нужное уже в контексте, нужна предсказуемость но не детерминированность (запомним)

Когда использовать Tools:
Настоящее агентское поведение
LLM сам решает последовательность, адаптируется к результатам, может прерываться

Не зря появилась куча оберток типа LangGraph, AutoGen, CrewAI все строятся именно на свойствах
Tools когда модель сама принимает решение их вызвать
А MCP от Anthropic на мой взгляд это попытка стандартизировать агентские инструментарий

Взаимодействие с внешними системами
Интернет, email, календарь, API


Критически важно для production Evals и мониторинг!

SGR:
Все рассуждения видны и логированы
Легко тестировать каждый шаг
A/B тестирование предсказуемо

Tools:
LLM сам решает какой инструмент вызвать — черный ящик
Сложно понять WHY выбрана функция
Непредсказуемая цепочка вызовов
Дебаг в production = боль

Из реального опыта:
При настройке NSFW-фильтров с Tools ушло бы недели на понимание решений модели с SO было бы сложно дебажить.
С SGR за день увидел проблемы в reasoning и пофиксил качество!

Ключевое различие — агентность vs структурированность

SGR = мощное рассуждение без истинной агентности
Один запрос → один ответ
Для агентского поведения придется костылить

Tools = настоящее агентское поведение из коробки
LLM сам управляет workflow, нативные прерывания в большинстве фреймворков и API
Поэтому все современные агентские фреймворки базируются именно на Tools

Гибридный подход? Искал медь а нашел золото!

SGR для принятия решений какой инструмент использовать
Tools для выполнения действий получение данных и ощущение агентности
SGR для финальной обработки структуризация результата

Вывод финально

SGR когда нужно контролируемое рассуждение и мониторинг
Tools когда нужно настоящее агентское поведение
SGR работает даже на локальных 7B моделях и даже на qwen3 4B

Update:
Ринат подкинул очень интересную демку, смешение в сторону SGR в агентах
Как запускать вместе и то и другое

Можно и вместе.
См демку с многоходовым
бизнес-ассистентом
Ребята из
Сбера допилили это до запуска на Qwen 3 4B


В production качество мониторинга = выживание продукта
А как вы решаете эту дилемму? Поделитесь опытом!

P.S. Спасибо Ринату за системный подход к SGR это свежий глоток точности и постоянства в нашем мире LLM!
P.S.S Забирайте все ссылки как памятку, SGR это то что будет двигать production сектор дальше к внедрению LLM!

BY Neural Kovalskii in Чат Kovalskii Варианты?


Share with your friend now:
tgoop.com/neuraldeepchat/14029

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

As five out of seven counts were serious, Hui sentenced Ng to six years and six months in jail. On June 7, Perekopsky met with Brazilian President Jair Bolsonaro, an avid user of the platform. According to the firm's VP, the main subject of the meeting was "freedom of expression." To view your bio, click the Menu icon and select “View channel info.” Invite up to 200 users from your contacts to join your channel How to Create a Private or Public Channel on Telegram?
from us


Telegram Neural Kovalskii in Чат Kovalskii Варианты?
FROM American