LLM Functions offre un cadre simple pour relier les réponses du grand modèle linguistique à l’exécution réelle du code. Vous définissez des fonctions via des schémas JSON, les enregistrez dans la bibliothèque, et le LLM retournera des appels de fonction structurés lorsque cela est approprié. La bibliothèque parses ces réponses, valide les paramètres, et invoque le gestionnaire correct. Elle supporte les rappels synchrones et asynchrones, la gestion d’erreur personnalisée, et les extensions de plugins, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant une recherche dynamique de données, des appels API externes, ou une logique commerciale complexe au sein de conversations pilotées par IA.

Le protocole UIM définit un schéma JSON standardisé par lequel les agents IA peuvent décrire des éléments d'interface utilisateur, des comportements et des événements. Il couvre des composants tels que boutons, champs de saisie, formulaires, tableaux, arbres et graphiques, et supporte des hooks d'événements pour les interactions utilisateur. Les rendus frontend consomment les messages UIM pour construire et mettre à jour les interfaces en temps réel sans codage manuel de l’UI. Les enveloppes de messages versionnées garantissent la compatibilité ascendante. En utilisant le protocole UIM, les équipes peuvent itérer plus rapidement sur les assistants conversationnels et les tableaux de bord, maintenir une cohérence UX sur différents canaux et découpler la logique de décision IA des couches de présentation.