agents.json: una especificación de código abierto para que las inteligencias interactúen con las API a través del lenguaje natural.

Introducción general

agents.json es una especificación de código abierto desarrollada por el equipo Wildcard AI, basada en el estándar OpenAPI, cuyo objetivo es permitir que las inteligencias se comuniquen eficientemente con las API a través del lenguaje natural. Define el contrato de interacción entre las inteligencias y las API a través de archivos JSON estructurados, optimiza el descubrimiento de puntos finales y la generación de parámetros, y resuelve el problema del orden caótico y la baja precisión cuando las inteligencias llaman a las API. El proyecto es la versión 0.1.0, alojada en GitHub (https://github.com/wild-card-ai/agents-json) bajo licencia Apache 2.0, y se fomenta la participación de la comunidad. Con el paquete Wildcard Bridge Python, los desarrolladores pueden cargar, analizar y ejecutar archivos agents.json para automatizar fácilmente llamadas a API de varios pasos.

Agents.json es una especificación JSON de código abierto que describe formalmente el contrato para la interacción entre la API y la inteligencia artificial, basándose en el estándar OpenAPI.

Lista de funciones

• Llamadas a la API basadas en lenguaje natural: Intelligentsia desencadena operaciones API en lenguaje cotidiano.
• Extensiones basadas en OpenAPI: Nuevas reglas de interacción en OpenAPI para optimizar el uso de las inteligencias.
• Flujos de tareas y enlaces: Define flujos de tareas de varios pasos (flujos) y enlaces de acciones (enlaces) para garantizar el orden de las llamadas.
• diseño sin estado: Estado de la gestión de clientes para apoyar los despliegues de infraestructuras existentes.
• Soporte SDK: Wildcard Bridge carga y ejecuta archivos de especificaciones para simplificar el desarrollo.

Utilizar la ayuda

Acceso y preparación

agents.json es un archivo de especificación que debe utilizarse junto con el SDK o escribirse manualmente. Así es como funciona:

1. Obtener el archivo agents.json

• ejemplo oficial::
  Consigue un cuaderno de inicio rápido de Wildcard AI, como:
  • Reenviar:reenviar.ipynb
  • Raya:único.ipynb
  • Google Sheets, etc:múltiple-dinámico.ipynb
• Escritura personalizada::
  fundación Esquema completoque crea el archivo. Por ejemplo:

  {
  "apiVersion": "0.1.0",
  "baseUrl": "https://api.example.com",
  "chains": {
  "get_data": {
  "description": "获取指定数据",
  "agent_instructions": "根据用户输入提取数据",
  "steps": [{"endpoint": "/data", "method": "GET"}]
  }
  }
  }

Se recomienda colocar el /.well-known/agents.json caminos para su fácil descubrimiento por parte de la intelligentsia.

2. Instalación del puente comodín

• solicitarPython 3.10+.
• mover::
  1. Ejecutar comando:

     pip install wildcard-bridge
     

  2. Validación:

     python -c "import wildcard_bridge; print(wildcard_bridge.__version__)"
     

3. Entorno de configuración

• Apoyo a la certificaciónBasic, ApiKey y Bearer authentication. Ejemplo:

  from wildcard_bridge import Bridge
  bridge = Bridge(auth={"type": "ApiKey", "key": "your-api-key"})
  

• Inteligencia conectada: Accede a los LLM compatibles (por ejemplo, OpenAI) y prepara los avisos de base.

Funcionamiento de las funciones principales

Función 1: Cargar y analizar el fichero de especificaciones

• mover::
  1. Cargar fichero:

     bridge.load_agents_json("path/to/agents.json")
     

  2. Ver la cadena de tareas:

     chains = bridge.get_available_chains()
     print(chains)  # 输出可用任务，如 ["get_data"]
     

• utilice: Comprender las operaciones admitidas, listo para funcionar.

Función 2: Ejecución de flujos de tareas

• mover::
  1. Ejecuta la tarea:

     result = bridge.run_chain("get_data", {"query": "sales report"})
     print(result)  # 输出 API 返回结果
     

  2. Comprueba los datos de retorno.
• tomaEl usuario dice "Dame el informe de ventas" y el cuerpo inteligente llama automáticamente a la API.

Función 3: Depuración y optimización

• ajustar los componentes durante las pruebas::

  bridge.enable_debug()
  result = bridge.run_chain("get_data", {"query": "test"})
  

  Comprueba los registros para asegurarte de que cada paso es correcto.

• optimización: Ajustes agent_instructions o ejemplos para mejorar la precisión del cuerpo inteligente.

Función destacada Operación

Flujo de tareas y diseño de enlaces

• flujo de trabajo::
  1. Definir flujos de tareas de varios pasos, como las respuestas de Gmail:

     {
     "chains": {
     "reply_email": {
     "description": "回复邮件",
     "agent_instructions": "根据用户输入回复邮件",
     "steps": [
     {"endpoint": "/threads/{threadId}", "method": "GET"},
     {"endpoint": "/messages/send", "method": "POST"}
     ]
     }
     }
     }
     

  2. Corriendo:

     bridge.run_chain("reply_email", {"threadId": "123", "reply": "已收到"})
     

• punto brillante: Los flujos y enlaces garantizan que las llamadas estén en el orden correcto y que la inteligencia no tenga que razonar sobre ellas.

Compatibilidad apátrida con los sistemas existentes

• realizar::
  El SDK se ejecuta en el lado del cliente y está adaptado para entornos sin servidor:

  def lambda_handler(event, context):
  bridge = Bridge(auth={"type": "Bearer", "token": event["token"]})
  bridge.load_agents_json("s3://bucket/agents.json")
  return bridge.run_chain("task", event["args"])
  

• vanguardia: No es necesario cambiar el servidor API, basta con utilizarlo.

Ejemplo: Consulta de pago con Stripe

• agentes.json::

  {
  "baseUrl": "https://api.stripe.com/v1",
  "chains": {
  "check_payment": {
  "description": "查询支付状态",
  "agent_instructions": "根据支付 ID 返回状态",
  "steps": [{"endpoint": "/charges/{chargeId}", "method": "GET"}]
  }
  }
  }
  

• estar en movimiento::

  result = bridge.run_chain("check_payment", {"chargeId": "ch_123"})
  print(result)
  

• efectoEl organismo inteligente devuelve directamente el estado del pago, lo que resulta sencillo y eficaz.

advertencia

• fianzaLas claves se almacenan en variables de entorno para evitar fugas.
• comunal: Únete Discordia Consigue apoyo.
• Archivo (informático): Referencia documento oficial.