La Biblioteca de Cumplimiento de Dialogflow en Python es un marco de código abierto que maneja solicitudes HTTP de Dialogflow, mapea las intenciones a funciones manejadoras en Python, administra sesiones y contextos de salida, y construye respuestas estructuradas incluyendo texto, tarjetas, chips de sugerencias y cargas útiles personalizadas. Abstrae la estructura JSON de la API webhook de Dialogflow en clases y métodos Python convenientes, acelerando la creación de backend conversacionales y reduciendo el código boilerplate en la integración con bases de datos, sistemas CRM o APIs externas.
Características principales de Dialogflow Fulfillment Python Library
Mapeo de intención a función
Gestión de contextos de sesión y salida
Constructores de respuestas enriquecidas (texto, tarjeta, respuestas rápidas)
Una biblioteca de TypeScript y JSON Schema que permite a los desarrolladores definir y validar interfaces de herramientas de agentes IA de forma segura en tipos
Xemantic AI Tool Schema es un conjunto de definiciones de esquema JSON y tipos TypeScript diseñados para estandarizar cómo se describen, validan y llaman las herramientas de agentes IA. Los desarrolladores pueden definir metadatos de herramientas como nombre, descripción y parámetros, luego validar instancias contra el esquema o usar las interfaces TypeScript generadas durante el desarrollo. El esquema soporta tipos de parámetros, estructuras anidadas, valores predeterminados y control de versiones, asegurando validación robusta y compatibilidad. Al seguir un esquema coherente, los agentes IA pueden descubrir y llamar herramientas de manera confiable en tiempo de ejecución, mejorando la mantenibilidad y reduciendo errores de integración. El paquete se integra sin problemas con Xemantic AI Agents y puede extenderse para casos de uso personalizados.
Características principales de Xemantic AI Tool Schema