JsonLLM은 구조화된 데이터 추출 및 API 생성을 위한 효율적인 솔루션을 제공합니다. JSON 스키마를 사용하여 사용자는 데이터를 일관된 구조로 자동으로 형식화하여 신뢰할 수 있는 통합 및 데이터 전송을 보장합니다. 이는 정확한 데이터 조작이 필요한 사람들을 위해 설계되었으며, 구조화된 형식으로 결과를 향상시키고자 하는 사람들을 위해 만들었습니다. 비구조화된 데이터를 가치 있고 사용 가능한 JSON 출출로 변환하는 데 완벽하며, JsonLLM은 API 작성 및 대규모 데이터 세트 작업의 복잡성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

LLM Functions는 대규모 언어 모델의 응답과 실제 코드 실행을 연결하는 간단한 프레임워크를 제공합니다. JSON 스키마를 통해 함수를 정의하고 라이브러리에 등록하면, 적절한 경우 LLM이 구조화된 함수 호출을 반환합니다. 라이브러리는 이러한 응답을 분석하고, 매개변수를 검증하며, 올바른 핸들러를 호출합니다. 동기 및 비동기 콜백, 사용자 지정 오류 처리, 플러그인 확장을 지원하며, 데이터 검색, 외부 API 호출 또는 복잡한 비즈니스 로직이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.

OpenAgentSpec은 AI 에이전트에 대한 포괄적인 JSON 스키마, API 인터페이스, 프로토콜 지침을 정의합니다. 이는 에이전트 등록, 기능 선언, 메시지 형식, 이벤트 핸들링, 메모리 관리, 확장 메커니즘을 포함합니다. 규격을 따르면 조직은 신뢰성 있는 통신이 가능한 에이전트를 생성하여 통합 노력을 줄이고 상호 운용 가능한 AI 구성 요소의 재사용 생태계를 조성할 수 있습니다.

UIM 프로토콜은 AI 에이전트가 UI 요소, 동작, 이벤트를 설명할 수 있는 표준 JSON 스키마를 정의합니다. 버튼, 입력 필드, 폼, 표, 트리, 차트 등의 컴포넌트를 포함하며, 사용자 인터랙션용 이벤트 훅을 지원합니다. 프런트엔드 렌더러는 UIM 메시지를 소비하여 실시간으로 UI를 동적 구축하고 업데이트하며 수동 코딩이 필요 없습니다. 버전된 메시지 래핑은 백워드 호환성을 보장합니다. UIM 프로토콜을 활용하면 팀은 대화형 어시스턴트와 데이터 대시보드를 빠르게 반복 개발하고 채널 간 일관된 UX 패턴을 유지하며 AI 결정 논리를 프레젠테이션 계층에서 분리할 수 있습니다.

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.