agents.json: спецификация с открытым исходным кодом для интеллектуальных устройств, взаимодействующих с API на естественном языке

Общее введение

agents.json - это спецификация с открытым исходным кодом, разработанная командой Wildcard AI на основе стандарта OpenAPI, цель которой - позволить интеллектам эффективно взаимодействовать с API с помощью естественного языка. Она определяет договор о взаимодействии между интеллектами и API через структурированные JSON-файлы, оптимизирует обнаружение конечных точек и генерацию параметров, а также решает проблему хаотичного порядка и низкой точности при обращении интеллектов к API. Проект имеет версию 0.1.0, размещен на GitHub (https://github.com/wild-card-ai/agents-json) под лицензией Apache 2.0, и участие сообщества приветствуется. С помощью пакета Wildcard Bridge Python разработчики могут загружать, разбирать и запускать файлы agents.json, чтобы легко автоматизировать многоэтапные вызовы API.

Agents.json - это спецификация JSON с открытым исходным кодом, которая формально описывает контракт для взаимодействия API и искусственного интеллекта, основываясь на стандарте OpenAPI.

Список функций

• Вызовы API на основе естественного языка: Intelligentsia trigger API operations на повседневном языке.
• Расширения на основе OpenAPI: Новые правила взаимодействия в OpenAPI для оптимизации использования интеллекта.
• Потоки задач и связи: Определите многоступенчатые потоки задач (потоки) и связи действий (связи), чтобы обеспечить порядок вызовов.
• безэталонная конструкция: Управление статусом клиента для поддержки существующих развертываний инфраструктуры.
• Поддержка SDKWildcard Bridge загружает и запускает файлы спецификаций для упрощения разработки.

Использование помощи

Доступ и подготовка

agents.json - это файл спецификации, который следует использовать вместе с SDK или написать вручную. Вот как это работает:

1. Получите файл agents.json

• официальный пример::
  Получите блокнот для быстрого старта от Wildcard AI, например:
  • Отправить повторно:resend.ipynb
  • Полоска:одиночка.ipynb
  • Google Sheets и т.д:multiple-dynamic.ipynb
• Написание на заказ::
  земля Полная схемакоторый создает файл. Например:

  {
  "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"}]
  }
  }
  }

Рекомендуется разместить /.well-known/agents.json пути для легкого обнаружения интеллигенцией.

2. Установка моста Wildcard

• запрос: Python 3.10+.
• перейти::
  1. Выполнить команду:

     pip install wildcard-bridge
     

  2. Валидация:

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

3. среда конфигурации

• Поддержка сертификацииПоддерживаются базовая, ApiKey и Bearer аутентификация. Пример:

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

• Подключенный интеллект: Получите доступ к поддерживаемым LLM (например, OpenAI) и подготовьте базовые подсказки.

Работа основных функций

Функция 1: Загрузка и разбор файла спецификации

• перейти::
  1. Загрузить файл:

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

  2. Просмотрите цепочку задач:

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

• использовать: Понимание поддерживаемых операций, готовность к работе.

Функция 2: Выполнение потоков задач

• перейти::
  1. Запустите задание:

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

  2. Проверьте данные о возврате.
• взять: Пользователь говорит: "Дайте мне отчет о продажах", и "умное тело" автоматически вызывает API.

Функция 3: Отладка и оптимизация

• регулировка компонентов во время тестирования::

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

  Проверьте журналы, чтобы убедиться в правильности каждого шага.

• оптимизация: Корректировки agent_instructions или примеры для повышения точности интеллигенции.

Функциональное управление

Поток задач и проектирование связей

• рабочий процесс::
  1. Определяйте многоэтапные потоки задач, например, ответы 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. Бег:

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

• яркое пятно: Потоки и связи обеспечивают правильный порядок вызовов, и интеллекту не приходится рассуждать о них.

Совместимость с существующими системами

• реализуйте::
  SDK работает на стороне клиента и адаптирован для бессерверных сред:

  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"])
  

• доминирование: Не нужно менять сервер API, просто используйте его.

Пример: запрос платежа Stripe

• агенты.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"}]
  }
  }
  }
  

• быть в движении::

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

• эффект: Умное тело возвращает статус платежа напрямую, что просто и эффективно.

предостережение

• поручительствоКлючи хранятся в переменных окружения, чтобы избежать утечки информации.
• коммунальные: Присоединяйтесь Дискорд Получите поддержку.
• (компьютерный) файл: Справочник официальный документ.