Xemantic AI Tool Schema는 AI 에이전트 도구 설명을 위한 JSON Schema와 TypeScript 정의를 제공합니다. 도구 메타데이터, 매개변수, 호출 의미론을 표준화하여 Xemantic AI 에이전트 생태계 내에서 원활한 통합과 타입 안전한 함수 호출을 가능하게 합니다. 매개변수 검증, 버전 관리, 확장성을 지원하여 오류를 줄이고 AI 에이전트와 도구 간의 통합 프로세스를 간소화합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Xemantic AI Tool Schema
Xemantic AI Tool Schema는 AI 에이전트 도구 설명을 위한 JSON Schema와 TypeScript 정의를 제공합니다. 도구 메타데이터, 매개변수, 호출 의미론을 표준화하여 Xemantic AI 에이전트 생태계 내에서 원활한 통합과 타입 안전한 함수 호출을 가능하게 합니다. 매개변수 검증, 버전 관리, 확장성을 지원하여 오류를 줄이고 AI 에이전트와 도구 간의 통합 프로세스를 간소화합니다.
추천
Xemantic AI Tool Schema란?
Xemantic AI Tool Schema는 AI 에이전트 도구의 설명, 검증, 호출 방식을 표준화하기 위해 설계된 JSON Schema 및 TypeScript 타입 정의 세트입니다. 개발자는 이름, 설명, 매개변수와 같은 도구 메타데이터를 정의하고, 스키마에 대해 인스턴스를 검증하거나 개발 과정에서 생성된 TypeScript 인터페이스를 사용할 수 있습니다. 스키마는 매개변수 유형, 중첩 구조, 기본값, 버전 관리를 지원하여 강력한 검증 및 호환성을 보장합니다. 일관된 스키마를 따르면 AI 에이전트는 런타임에 신뢰성 있게 도구를 검색하고 호출할 수 있어 유지보수성과 통합 오류를 줄일 수 있습니다. 이 패키지는 Xemantic AI 에이전트와 원활하게 통합되며, 맞춤형 사용 사례에 맞게 확장 가능합니다.
Xemantic AI Tool Schema을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- TypeScript 개발자
- 백엔드 엔지니어
- AI 연구원
- DevOps 엔지니어
Xemantic AI Tool Schema 사용 방법은?
- Step1: npm 또는 yarn을 통해 schema 라이브러리 설치 (npm install xemantic-ai-tool-schema).
- Step2: JSON Schema 또는 생성된 TypeScript 타입을 프로젝트에 임포트합니다.
- Step3: 제공된 스키마에 따라 도구 메타데이터, 매개변수, 호출 사양을 정의합니다.
- Step4: 빌드 또는 런타임에 스키마에 대해 도구 정의를 검증합니다.
- Step5: 검증된 도구 스키마를 Xemantic AI 에이전트 파이프라인에 통합하여 함수 호출을 수행합니다.
- Step6: 에이전트의 도구 세트가 발전함에 따라 스키마 정의를 업데이트하고 버전 관리합니다.
플랫폼
- web
Xemantic AI Tool Schema의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- AI 에이전트 도구용 JSON Schema 정의
- TypeScript 타입 생성
- 매개변수 검증 및 기본값 지원
- 중첩 및 복잡한 매개변수 타입 지원
- 스키마 버전 관리 및 확장성
장점
- 일관된 도구 정의 강제
- 컴파일 시 타입 안전성 제공
- 통합 및 런타임 오류 감소
- 에이전트-도구 워크플로우 간소화
- 프로젝트 전반의 유지보수성 향상
Xemantic AI Tool Schema의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 엄격한 타입 검사를 갖춘 OpenAI 함수 호출 인터페이스 정의
- Xemantic AI 에이전트를 위한 맞춤형 도구 생성
- CI/CD 파이프라인에서 도구 구성 검증
- 도구 스키마에서 개발자 문서 자동 생성
Xemantic AI Tool Schema의 자주 묻는 질문
Xemantic AI Tool Schema 회사 정보
Xemantic AI Tool Schema 리뷰
5/5
Xemantic AI Tool Schema의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain Tools
- OpenAI Function-Calling Schema
- Toolverse
- AgenticJS
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
--
다중 에이전트 시뮬레이션을 위한 플록킹 알고리즘을 구현하는 Python 기반 프레임워크로, AI 에이전트들이 동적으로 협력하고 내비게이션할 수 있도록 합니다.
--
리트리벌 강화 생성, 벡터 데이터베이스 지원, 도구 통합 및 맞춤형 워크플로우를 갖춘 자율형 LLM 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
--
구글 Gemini의 추론 및 도구 사용 능력을 활용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 실용적인 코드 레시피를 제공하는 오픈소스 저장소입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
--
시뮬레이션에서 자율주행 협력 조정을 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습을 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
도구 실행 및 메모리 지원 기능이 포함된 LLM 에이전트 구축용 Flet 기반 인터랙티브 채팅 UI를 갖춘 Python 라이브러리.
--
Agentic Workflow는 복잡한 자동화 작업을 위한 다중 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 조율 및 관리하는 Python 프레임워크입니다.
--
SmolAgents를 보여주는 GitHub 데모로, 툴 통합이 가능한 가벼운 Python 프레임워크로 LLM 기반 다중 에이전트 작업 흐름을 조율합니다.
--
YAML과 유사한 사양을 사용하여 선언적으로 AI 에이전트 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
245.5K
32.47% 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 파이썬 기반 프레임워크로, 사용자 정의 도구가 포함된 AI 에이전트 서버를 구축하고 실행합니다.
--
LangGraph는 Python 개발자가 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 합니다.
--
기존 OpenAI Python SDK 인터페이스를 통해 Anthropic Claude API를 원활하게 호출할 수 있게 하는 Python 래퍼입니다.
--
Agent Adapters는 LLM 기반 에이전트를 다양한 외부 프레임워크 및 도구와 원활하게 통합할 수 있도록 플러그 가능 미들웨어를 제공합니다.
--
Java-Action-Storage는 분산 다중 에이전트 애플리케이션의 에이전트 행동을 기록, 저장 및 검색하는 LightJason 모듈입니다.