LangGraph-Swift proporciona una DSL basada en gráficos para construir flujos de trabajo en IA enlazando nodos que representan acciones como consultas a LLM, operaciones de recuperación, llamadas a herramientas y gestión de memoria. Cada nodo es seguro en tipos y puede conectarse para definir el orden de ejecución. El framework soporta adaptadores para servicios LLM populares como OpenAI, Azure y Anthropic, así como integraciones personalizadas de herramientas para llamadas a APIs o funciones. Incluye módulos de memoria integrados para mantener el contexto en sesiones, herramientas de depuración y visualización, y soporte multiplataforma para iOS, macOS y Linux. Los desarrolladores pueden extender los nodos con lógica personalizada, permitiendo prototipos rápidos de chatbots, procesadores de documentos y agentes autónomos en Swift nativo.

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.

El proyecto de escaneo de vulnerabilidades automatizado con Agentic AI aprovecha modelos de lenguaje grandes para planear, ejecutar y reportar evaluaciones de seguridad de forma autónoma. Al integrar herramientas como Bandit para análisis estático, Nmap para enumeración de red y bases de datos CVE para coincidencia de vulnerabilidades, el agente crea un flujo de trabajo paso a paso. Analiza repositorios de código en busca de patrones inseguros, sondea puertos de red para servicios expuestos, correlaciona hallazgos con vulnerabilidades conocidas y genera un informe accionable con evaluaciones de riesgo y recomendaciones de remediación. Los usuarios pueden personalizar pipelines de escaneo, definir el alcance de los objetivos e integrar los resultados en pipelines CI/CD existentes. Este marco basado en LLM reduce el esfuerzo manual y acelera el descubrimiento y mitigación de riesgos de seguridad en aplicaciones e infraestructura.

Smaty es una herramienta poderosa diseñada para que los desarrolladores codifiquen sin esfuerzo contratos inteligentes seguros. Cuenta con detección avanzada de vulnerabilidades, generación de pruebas unitarias y creación de contratos personalizables, asegurando aplicaciones robustas y seguras en blockchain. Ya seas un principiante o un desarrollador experimentado, Smaty optimiza el proceso de codificación, facilitando y acelerando la creación de contratos inteligentes seguros que cumplen con los estándares de la industria y las mejores prácticas. Mantente a la vanguardia en tecnología blockchain aprovechando la completa suite de herramientas de Smaty.