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.

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.