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agents.json: 自然言語を介してAPIと対話するインテリジェンスのためのオープンソース仕様

はじめに

agents.jsonは、Wildcard AIチームによって開発されたオープンソースの仕様で、OpenAPI標準に基づき、インテリジェンスが自然言語を通じてAPIと効率的に通信できるようにすることを目的としている。構造化されたJSONファイルを通じて、インテリジェンスとAPI間のインタラクション契約を定義し、エンドポイントの発見とパラメータ生成を最適化し、インテリジェンスがAPIを呼び出す際の混沌とした順序と低い精度の問題を解決します。プロジェクトはバージョン0.1.0で、Apache 2.0ライセンスの下、GitHub (https://github.com/wild-card-ai/agents-json)でホストされており、コミュニティへの参加が奨励されている。Wildcard Bridge Pythonパッケージを使用することで、開発者はagents.jsonファイルをロード、解析、実行し、マルチステップAPIコールを簡単に自動化することができます。

Agents.jsonはオープンソースのJSON仕様で、APIとAIインテリジェンスの相互作用の契約を正式に記述するもので、OpenAPI標準をベースにしている。

agents.json: 自然言語を介してAPIと対話する知能のためのオープンソース仕様-1

 

機能一覧

  • 自然言語によるAPIコール: インテリジェンシアはAPI操作を日常言語でトリガーする。
  • OpenAPIに基づく拡張機能インテリジェンスの使用を最適化するためのOpenAPIの新しいインタラクションルール。
  • タスクフローとリンクマルチステップのタスクフロー(フロー)とアクションリンク(リンク)を定義し、呼び出しの順序を確保する。
  • ステートレスデザイン既存のインフラ配備をサポートするための顧客管理状況。
  • SDKサポートWildcard Bridgeは、仕様ファイルをロードして実行することで、開発を簡素化します。

 

ヘルプの使用

アクセスと準備

agents.jsonは、SDKと組み合わせて使用するか、手動で記述する仕様ファイルです。その仕組みは以下の通りです:

1.agents.jsonファイルの取得

  • 公式例::
    ワイルドカードAIのクイック・スタート・ノートブックを入手しよう:

  • カスタムライティング::
    基礎 フルスキーマファイルを作成する。例えば

    {
    "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"}]
    }
    }
    }

を置くことをお勧めします。 /.well-known/agents.json インテリ層が発見しやすい道。

2.ワイルドカード・ブリッジのインストール

  • リクエストPython 3.10+.
  • 動く::
    1. コマンドを実行する:
      pip install wildcard-bridge
      
    2. 検証:
      python -c "import wildcard_bridge; print(wildcard_bridge.__version__)"
      

3.構成環境

  • 認証サポートBasic認証、ApiKey認証、Bearer認証に対応しています。例
    from wildcard_bridge import Bridge
    bridge = Bridge(auth={"type": "ApiKey", "key": "your-api-key"})
    
  • コネクテッド・インテリジェンスサポートされているLLM(OpenAIなど)にアクセスし、ベースとなるプロンプトを用意する。

主な機能の操作

機能1:仕様ファイルの読み込みと解析

  • 動く::
    1. ファイルを読み込む:
      bridge.load_agents_json("path/to/agents.json")
      
    2. タスクチェーンを見る:
      chains = bridge.get_available_chains()
      print(chains)  # 输出可用任务,如 ["get_data"]
      
  • 使用サポートされるオペレーションを理解し、すぐに実行できる。

機能2:タスクフローの実行

  • 動く::
    1. タスクを実行する:
      result = bridge.run_chain("get_data", {"query": "sales report"})
      print(result)  # 输出 API 返回结果
      
    2. リターンデータを確認する。
  • 取るユーザーが「売上報告書をくれ」と言うと、スマートボディが自動的にAPIを呼び出す。

機能3:デバッグと最適化

  • テスト中にコンポーネントを調整する::
    bridge.enable_debug()
    result = bridge.run_chain("get_data", {"query": "test"})
    

    ログをチェックし、各ステップが正しいことを確認する。

  • 最適化調整 agent_instructions あるいは、知識人の精度を高めるための例である。

注目の機能操作

タスクフローとリンク設計

  • ワークフロー::
    1. Gmailの返信など、マルチステップのタスクフローを定義する:
      {
      "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. 走っている:
      bridge.run_chain("reply_email", {"threadId": "123", "reply": "已收到"})
      
  • 輝点フローとリンクは、コールが正しい順序で行われることを保証し、インテリジェンスはそれらについて推論する必要はない。

既存システムとのステートレス互換性

  • 気付く::
    SDKはクライアントサイドで動作し、サーバーレス環境に適応している:

    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"])
    
  • ゆうせいAPIサーバーを変更する必要はない。

例: Stripe決済のお問い合わせ

  • エージェント.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"}]
    }
    }
    }
    
  • うごきだす::
    result = bridge.run_chain("check_payment", {"chargeId": "ch_123"})
    print(result)
    
  • 効果スマートボディは支払い状況を直接返すので、シンプルで効率的です。

ほら

  • 確実性キーは、漏洩を避けるために環境変数に格納される。
  • 公共参加 ディスコード サポートを受ける
  • (さんぷ参考 公文書.

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