LangGraph-Swift fournit un DSL basé sur un graphe pour construire des workflows IA en enchaînant des nœuds représentant des actions telles que des requêtes LLM, des opérations de récupération, des appels d'outils et la gestion de la mémoire. Chaque nœud est typé et peut être connecté pour définir l'ordre d'exécution. Le framework supporte des adaptateurs pour des services LLM populaires comme OpenAI, Azure et Anthropic, ainsi que des intégrations d'outils personnalisés pour appeler des APIs ou des fonctions. Il inclut des modules de mémoire intégrés pour conserver le contexte sur plusieurs sessions, des outils de débogage et de visualisation, et une prise en charge multiplateforme pour iOS, macOS et Linux. Les développeurs peuvent étendre les nœuds avec une logique personnalisée, permettant un prototypage rapide de chatbots, de processeurs de documents et d'agents autonomes en Swift natif.

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.