Xemantic AI Tool Schema ist eine Sammlung von JSON-Schema- und TypeScript-Typdefinitionen, die die Art und Weise standardisieren, wie AI-Agenten-Tools beschrieben, validiert und aufgerufen werden. Entwickler können Tool-Metadaten wie Name, Beschreibung und Parameter definieren, dann Instanzen gegen das Schema validieren oder während der Entwicklung die generierten TypeScript-Interfaces verwenden. Das Schema unterstützt Parameterarten, verschachtelte Strukturen, Standardwerte und Versionskontrolle, um eine robuste Validierung und Kompatibilität zu gewährleisten. Durch die Befolgung eines konsistenten Schemas können AI-Agenten Tools zuverlässig zur Laufzeit entdecken und aufrufen, was die Wartbarkeit verbessert und Integrationfehler reduziert. Das Paket integriert sich nahtlos in Xemantic AI Agents und kann für kundenspezifische Anwendungsfälle erweitert werden.

AgentLLM ist ein webbasierter KI-Agentenrahmen, mit dem Benutzer autonome Agenten über eine grafische Oberfläche oder JSON-Definitionen erstellen, konfigurieren und ausführen können. Agenten können mehrstufige Workflows planen, indem sie Aufgaben logisch durchdenken, Code über Python-Tools oder externe APIs aufrufen, Gespräche und Speicher verwalten und sich basierend auf Ergebnissen anpassen. Die Plattform unterstützt OpenAI, Azure oder selbstgehostete Modelle und bietet integrierte Tool-Integrationen für Websuche, Dateiverwaltung, mathematische Berechnungen und benutzerdefinierte Plugins. Entwickelt für Experimente und schnelle Prototypenerstellung vereinfacht AgentLLM den Aufbau intelligenter Agenten, die komplexe Geschäftsprozesse, Datenanalyse, Kundensupport und personalisierte Empfehlungen automatisieren können.