LangGraph-Swift fornece uma DSL baseada em gráficos para construir fluxos de trabalho de IA encadeando nós que representam ações como consultas a LLM, operações de recuperação, chamadas a ferramentas e gerenciamento de memória. Cada nó é seguro em tipos e pode ser conectado para definir a ordem de execução. O framework suporta adaptadores para serviços LLM populares como OpenAI, Azure e Anthropic, além de integrações personalizadas de ferramentas para chamadas a APIs ou funções. Inclui módulos de memória integrados para manter o contexto ao longo de sessões, ferramentas de depuração e visualização, e suporte multiplataforma para iOS, macOS e Linux. Os desenvolvedores podem estender nós com lógica personalizada, permitindo protótipos rápidos de chatbots, processadores de documentos e agentes autônomos em Swift nativo.

Xemantic AI Tool Schema é um conjunto de definições de tipos em JSON Schema e TypeScript projetado para padronizar a forma como as ferramentas de agentes de IA são descritas, validadas e invocadas. Os desenvolvedores podem definir metadados da ferramenta como nome, descrição e parâmetros, e validar as instâncias contra o schema ou usar interfaces TypeScript geradas durante o desenvolvimento. O schema suporta tipos de parâmetro, estruturas aninhadas, valores padrão e controle de versão, garantindo validação robusta e compatibilidade. Seguindo um schema consistente, os agentes de IA podem descobrir e chamar ferramentas de forma confiável em tempo de execução, melhorando a manutenção e reduzindo erros de integração. O pacote integra-se facilmente ao Xemantic AI Agents e pode ser estendido para casos de uso personalizados.

O projeto de Varredura Automatizada de Vulnerabilidades com IA Agentic utiliza grandes modelos de linguagem para planejar, executar e relatar avaliações de segurança de forma autônoma. Integrando ferramentas como Bandit para análise estática, Nmap para enumeração de rede e bancos de dados CVE para correspondência de vulnerabilidades, o agente cria um fluxo de trabalho de varredura passo a passo. Analisa repositórios de código em busca de padrões inseguros, inspeciona portas de rede para serviços expostos, correlaciona descobertas com vulnerabilidades conhecidas e gera um relatório acionável com classificações de risco e orientações de remediação. Os usuários podem personalizar pipelines de varredura, definir escopos de destino e integrar resultados em pipelines de CI/CD existentes. Essa estrutura orientada por LLM reduz esforço manual e acelera a descoberta e mitigação de riscos de segurança em aplicações e infraestruturas.

Smaty é uma ferramenta poderosa projetada para desenvolvedores codificarem facilmente smart contracts seguros. Ele possui detecção avançada de vulnerabilidades, geração de testes unitários e criação de contratos personalizáveis, garantindo aplicações robustas e seguras na blockchain. Se você é um iniciante ou um desenvolvedor experiente, Smaty simplifica o processo de codificação, tornando mais fácil e rápido criar smart contracts seguros que atendam aos padrões da indústria e às melhores práticas. Mantenha-se à frente da tecnologia blockchain aproveitando a suíte abrangente de ferramentas da Smaty.