В последние годы наблюдается бурное развитие технологий искусственного интеллекта и языковых моделей (LLM). Разработчики начали активно использовать LLM для автоматизации рутинных операций, общения с пользователями и выполнения сложных задач. Однако интеграция этих моделей с реальными API и веб-сервисами всё ещё оставалась «головной болью». На помощь приходит новый открытый стандарт — agents.json.
🌟 Почему API не любят нейросети?
Разработчики привыкли использовать OpenAPI, как стандарт описания интерфейсов своих веб-сервисов. OpenAPI отлично подходит для того, чтобы разработчик прочитал спецификацию и смог построить клиент, но стандарт плохо работает с LLM, ведь нейросетям сложно:
- 🤔 Выстраивать цепочки API-вызовов
Нейросети сложно планировать последовательности вызовов API, так как традиционные спецификации не описывают связи и взаимодействия между разными "ручками" (endpoints). - 📋 Формировать нужные аргументы
LLM сложно определять, как и какие данные передавать для успешных API-запросов без четко описанных примеров. - 🔄 Управлять состоянием
Отсутствие стандартизированных подходов к сохранению и восстановлению контекста значительно усложняет взаимодействие.
В результате разработчики вынуждены тратить время на написание обёрток, дополнительных запросов (prompts), интеграций и танцев с бубном вокруг API, чтобы модели работали стабильно.
🚧 Решение проблемы: Что такое agents.json?
Agents.json — это расширение для стандарта OpenAPI, оптимизированное специально для нейросетей. Фактически, это набор правил, по которым LLM может понимать, как взаимодействовать с вашим API, какие запросы отправлять, в каком порядке, и какие аргументы использовать.
Основные преимущества agents.json:
- 🎯 Понятные LLM-ориентированные описания
Позволяет разработчикам описать API доступным для нейросетей языком, с примерами и подробностями для каждого вызова. - 🔗 Цепочки вызовов и ссылки (Flows & Links)
Теперь можно описывать цепочки вызовов API и связи между ними, благодаря чему нейросеть чётко понимает, в каком порядке выполнять операции. - 📖 Полностью совместим с OpenAPI
Поскольку спецификация построена поверх OpenAPI, любой уже имеющийся API легко адаптировать, добавив agents.json в свой проект.
🛠️ Как это работает технически?
Agents.json — это JSON-файл, расположенный по адресу /.well-known/agents.json. Благодаря этому нейросети легко его обнаруживают при обращении к API веб-сервиса.
Пример структуры:
{
"openapi": "3.0.0",
"info": {
"title": "Agents JSON for Gmail API",
"version": "1.0.0"
},
"flows": {
"SendEmail": {
"description": "Отправляет письмо и проверяет успешность отправки.",
"steps": [
{
"endpoint": "messages/send",
"example": {
"to": "example@mail.com",
"subject": "Hello from LLM",
"body": "This is a generated message!"
}
},
{
"endpoint": "messages/check",
"depends_on": "messages/send"
}
]
}
}
}
С помощью этой структуры нейросеть видит не просто отдельные endpoints, а целую инструкцию по их правильному последовательному вызову.
💻 Wildcard Bridge: Мост между LLM и API
Команда Wildcard AI, создавшая agents.json, также разработала инструмент Wildcard Bridge — Python-библиотеку, которая:
- ✅ Автоматически загружает и парсит спецификации agents.json.
- ✅ Генерирует цепочки вызовов API и заполняет аргументы запросов.
- ✅ Выполняет вызовы API с авторизацией (Basic, ApiKey, OAuth, Bearer).
Это существенно упрощает работу разработчиков: достаточно подключить agents.json к своему сервису, и нейросеть сразу может использовать ваш API в автоматическом режиме, без дополнительной доработки.
✨ Применение в реальных сценариях
Адаптация agents.json уже активно применяется на практике, например:
- 📨 Автоматизация Gmail — нейросеть может легко отправлять письма, отвечать на цепочки сообщений и проверять входящие сообщения, используя описанные цепочки вызовов (flows).
- 📈 Интеграция с бизнес-инструментами — работа с Google Sheets, Hubspot, Stripe или Twitter становится простой и предсказуемой, без лишних танцев с документацией.
🔥 Плюсы и минусы решения
Преимущества:
- 🌐 Универсальность — совместимо с любым OpenAPI-совместимым сервисом.
- 🚀 Простота интеграции — минимум действий, максимум пользы.
- 🔮 Повышенная надёжность работы нейросетей.
Недостатки:
- 🚧 Необходимость адаптации старых API.
- 🛠️ Пока небольшое количество готовых решений и примеров в открытом доступе.
🤝 Почему это важно именно сейчас?
На фоне развития агентов типа Operator от OpenAI, и других инструментов с активными действиями нейросетей в интернете, подход agents.json становится критически важным. Он даёт возможность:
- 🛡️ Повысить безопасность выполнения запросов.
- 🌍 Обеспечить стандартизацию для множества API.
- 📈 Масштабировать взаимодействие нейросетей и сервисов до действительно высоких нагрузок.
🔥 Личное мнение автора
Как разработчик и пользователь нейросетей, я вижу огромный потенциал в agents.json. Это редкий пример спецификации, которая одновременно полезна и нейросетям, и людям, управляющим API.
Меня радует, что спецификация остаётся открытой и развивается совместно с сообществом. Ключ к успеху agents.json в ближайшие годы — это массовое внедрение и создание удобных экосистемных решений, библиотек и инструментов. Если это произойдёт, то LLM-агенты получат надёжный и эффективный способ взаимодействия с любым веб-сервисом, открывая новую эпоху автоматизации и интеграций.
🔖 Полезные ссылки:
Возможно, именно этот подход скоро станет новым стандартом и значительно упростит жизнь разработчикам во всём мире.
🚀 Следим за развитием, будущее уже здесь!