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.

Xemantic AI Tool Schema est un ensemble de définitions de schéma JSON et de types TypeScript conçus pour standardiser la description, la validation et l'invocation des outils d'agents IA. Les développeurs peuvent définir des métadonnées d'outil telles que le nom, la description et les paramètres, puis valider les instances par rapport au schéma ou utiliser les interfaces TypeScript générées lors du développement. Le schéma supporte les types de paramètres, les structures imbriquées, les valeurs par défaut et le contrôle de version, garantissant une validation robuste et une compatibilité. En suivant un schéma cohérent, les agents IA peuvent découvrir et appeler des outils de manière fiable à l'exécution, améliorant la maintenabilité et réduisant les erreurs d'intégration. La bibliothèque s'intègre parfaitement avec Xemantic AI Agents et peut être étendue pour des cas d'utilisation personnalisés.

jsonAI.cloud rationalise le processus de conception de schémas JSON et de création de sorties de données structurées. Les utilisateurs peuvent construire des schémas personnalisés adaptés à leurs besoins et obtenir des points de terminaison API instantanés pour un traitement rapide des données. En intégrant l'intelligence artificielle, la plateforme automatise non seulement la structuration des données, mais garantit également précision et efficacité dans le traitement des ensembles de données complexes, ce qui la rend inestimable pour les entreprises et les développeurs cherchant à améliorer leurs flux de travail de données.

JsonLLM propose une solution efficace pour l'extraction de données structurées et la génération d'API. En utilisant des schémas JSON, les utilisateurs peuvent automatiquement formater les données dans une structure cohérente, garantissant des intégrations et des transferts de données fiables. Il est conçu pour ceux qui nécessitent une manipulation précise des données et qui souhaitent améliorer leurs résultats avec des formats structurés. Parfait pour transformer des données non structurées en sorties JSON utiles et précieuses, JsonLLM aide à réduire la complexité de la création d'APIs et du travail avec de grands ensembles de données.

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.

OpenAgentSpec définit un ensemble complet de schémas JSON, d’interfaces API et de lignes directrices protocolaires pour les agents IA. Elle couvre l’enregistrement des agents, la déclaration de capacités, les formats de messages, la gestion d’événements, la gestion de mémoire et les mécanismes d'extension. En suivant cette norme, les organisations peuvent créer des agents communiquant de manière fiable entre eux et avec leur environnement hôte, ce qui réduit l’effort d’intégration et favorise un écosystème réutilisable de composants IA interopérables.