LLM Functions предоставляет простую рамку для связывания ответов крупных языковых моделей с фактическим выполнением кода. Вы определяете функции через JSON-схемы, регистрируете их в библиотеке, и LLM будет возвращать структурированные вызовы функций, когда это уместно. Библиотека разбирает эти ответы, валидирует параметры и вызывает правильный обработчик. Поддержка синхронных и асинхронных обратных вызовов, настройка обработки ошибок и расширения плагинов делают ее идеальной для приложений, требующих динамического поиска данных, внешних API-вызовов или сложной бизнес-логики в разговорных системах, управляемых ИИ.

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.