LangGraph-Swift предоставляет DSL на базе графов для построения рабочих процессов AI, который заключается в цепочке узлов, представляющих действия, такие как запросы к LLM, операции извлечения, вызовы инструментов и управление памятью. Каждый узел обеспечивает типовую безопасность и соединяется для определения порядка выполнения. Фреймворк поддерживает адаптеры для популярных сервисов LLM, таких как OpenAI, Azure и Anthropic, а также пользовательские интеграции для вызова API или функций. В комплекте есть встроенные модули памяти для сохранения контекста между сессиями, средства отладки и визуализации, а также поддержка кроссплатформенной работы на iOS, macOS и Linux. Разработчики могут расширять узлы с помощью собственной логики, что позволяет быстро создавать прототипы чатботов, обработчиков документов и автономных агентов на нативном Swift.

Xemantic AI Tool Schema — набор определений схем JSON и типов TypeScript, предназначенных для стандартизации описания, проверки и вызова инструментов AI-агентов. Разработчики могут задавать метаданные инструмента, такие как название, описание и параметры, затем валидировать экземпляры схемы или использовать сгенерированные интерфейсы TypeScript во время разработки. Схема поддерживает типы параметров, вложенные структуры, значения по умолчанию и контроль версий, гарантируя надёжную валидацию и совместимость. Следуя единому стандарту схемы, AI-агенты могут надежно обнаруживать и вызывать инструменты во время выполнения, повышая поддержку и уменьшая количество ошибок при интеграции. Библиотека легко интегрируется с Xemantic AI Agents и может расширяться под пользовательские сценарии.

Проект автоматизированного сканирования уязвимостей с Agentic AI использует большие языковые модели для автономного планирования, выполнения и отчетности по оценкам безопасности. Интегрируя такие инструменты, как Bandit для статического анализа, Nmap для сетевой разведки и базы данных CVE для совпадений уязвимостей, агент создает пошаговый рабочий процесс сканирования. Он анализирует репозитории кода на предмет небезопасных шаблонов, проверяет порты сети на наличие открытых сервисов, сопоставляет результаты с известными уязвимостями и формирует отчет с оценками риска и рекомендациями по устранению. Пользователи могут настраивать пайплайны сканирования, определять целевые области и интегрировать результаты с существующими CI/CD. Эта рамочная структура на базе LLM снижает ручной труд и ускоряет обнаружение и устранение угроз безопасности в приложениях и инфраструктуре.

Smaty — это мощный инструмент, созданный для разработчиков, позволяющий легко кодировать безопасные смарт-контракты. Он включает в себя продвинутое обнаружение уязвимостей, генерацию модульных тестов и возможность создания настраиваемых контрактов, что обеспечивает надежные и безопасные блокчейн-приложения. Будь вы новичком или опытным разработчиком, Smaty упрощает процесс кодирования, позволяя быстрее и легче создавать безопасные смарт-контракты, соответствующие отраслевым стандартам и лучшим практикам. Оставайтесь на шаг впереди в технологии блокчейн, используя всеобъемлющий набор инструментов Smaty.