Agents.json - LLM'ler için OpenAI spesifikasyonu

• OpenAPI standardını temel alarak LLM ile API arasında net bir sözleşme tanımlayan açık bir spesifikasyon
  • API çağrılarını amaç odaklı araçlar olarak yapılandırarak LLM'in bunları kolayca kullanabilmesini sağlar
• Mevcut OpenAPI dokümantasyonu tek başına kullanıldığında, LLM'in uygun API'yi seçip çağırması zor oluyordu
  • agents.json, API çağrı sürecini deterministik tutarken LLM'in ulaşmak istediği sonucu deterministik olmayan şekilde gerçekleştirebilmesini destekler

Neden gerekli?

• LLM kullanmak için çoğu durumda API ile entegrasyon yöntemini doğrudan sizin uygulamanız gerekir
• Birçok geliştirici, ajanların deterministik olmayan davranışından vazgeçip istedikleri sonucu sabit kodlanmış workflow'larla elde etmeye çalışıyor
• agents.json kullanıldığında, istenen sonuca ulaşma sürecinde LLM deterministik olmayan şekilde çalışabilirken API çağrıları yine deterministik olarak yürütülebilir
• Mevcut API'ler geliştirici odaklı tasarlandığı için, LLM'lerin bunları doğrudan kullanması zordur
• Gmail API örneği:
  • E-postaları arama, bir thread içindeki e-posta listesini alma ve belirli bir e-postaya yanıt verme süreci gerekir
  • LLM, OpenAPI dokümanını olduğu gibi referans aldığında uygun API çağrılarını seçmekte sık sık başarısız oluyordu
  • agents.json kullanıldığında API çağrıları önceden tanımlanarak doğru sırada çalıştırılabilir

agents.json'un bileşenleri

• agents.json dosyası
  • API çağrılarını birbirine bağlayarak sonuç odaklı araçları tanımlama görevini üstlenir
  • Mevcut OpenAPI dosyasıyla birlikte kullanılır
• agents.json SDK
  • LLM'in agents.json temelinde araçları yükleyebilmesini ve bir dizi API çağrısını çalıştırabilmesini sağlar

Mevcut OpenAPI'den farkı

• Yalnızca OpenAPI kullanıldığında, LLM çoğu zaman API çağrılarını doğru seçemez
• agents.json kullanıldığında API çağrı süreci şablonlaştırılarak istenen sonuca ulaşmak için en iyi API çağrı akışı sunulabilir

Neden açık kaynak olarak yayımlandı?

• Başlangıçta kurum içinde kullanılan bir yapılandırma dosyasıydı, ancak işlevleri zamanla genişledikçe açık kaynak olarak yayımlanmasına karar verildi
• HubSpot CTO'su Dharmesh, LLM'ler için bir API çeviri spesifikasyonu fikrini önerdi; bu da yayımlanmasına ilham verdi
• Şu anda doğrulanmış 10 API entegrasyonu bulunuyor ve her gün yeni API'ler ekleniyor
• Geliştiricilerin kolayca genişletebilmesi için araç keşfi ve özel koleksiyon platformu ücretsiz sunuluyor (https://wild-card.ai)

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• agents.json dikkat çekiyor ve bu protokolün başarılı olması umuluyor

  • MCP ile agents.json'ın bir arada var olabileceği düşünülüyor
  • MCP daha fazla şeyi kapsıyor ve sadeleştirilmiş bir protokol oluşturmak zor olabilir

• agents.json'ın erken benimsenmesi için belgelerin daha kolay anlaşılır olması gerekiyor

  • Örnekler hemen görülebilmeli ve şema yakında yer almalı
  • Sunum kısa olmalı ve şemadaki alanlar da net olmalı
  • OpenAPI şemasını yapıştırınca LLM'in agents.json taslağı ürettiği bir araca ihtiyaç olabilir

• OpenAPI ile agents.json uyumluluğu iyi, ancak fazla kapsamlı olabilir

  • OpenAPI popüler, ancak pazarı tamamen ele geçirmiş değil
  • Bu nedenle agents.json'a karmaşıklık eklenecekse, bunu desteklemeye değip değmeyeceği sorgulanıyor
  • %100 uyumlu olmasa da, özel dönüştürücülerle kısmi destek mümkün olabilir

• Birçok kişi agentic IDE kullanıyor ve agents.json'ın kullanım şeklini, belgelerin nasıl bulunacağını ve kayıt defterinin nasıl aranacağını anlatan snippet'ler paylaşması faydalı olabilir

• agents.json ile OpenAPI Arazzo spesifikasyonu arasındaki farklara dair soru

  • LLM kullanımı için daha uygun olup olmadığı merak ediliyor
  • Örneklere bakınca benzer kavramlar görülüyor

• Gerçek agents.json dosyalarını görmenin zor olduğuna dair görüş

  • Kayıt defterinde 10 dakika aransa da örnek bulunamadığı söyleniyor

• Python paketinin lisansına dair soru

  • AGPL olup olmadığı merak ediliyor

• Fikir iyi, ancak lisans sorunu nedeniyle benimsenmesi zor olabilir

  • Ekibin AGPL paketini üründe nasıl benimseyebileceklerini açıklaması isteniyor

• Daha da basitleşebilir ve bu iyi bir şey

  • Spesifikasyondaki bilgi özelliği başlığında bir hata bulunmuş olabilir

• agents.json ile llms.txt karşılaştırması

  • llms.txt de LLM'in API'yi anlamasına yardımcı olan bir standart olarak öne çıkıyor
  • agents.json, farklı endpoint'lerin yapısal olarak anlaşılmasında daha iyi görünüyor

• Agent'ların OpenAPI spesifikasyonuyla belgelenmiş API'leri neden kullanamadığına dair soru

  • Kişisel testlerde iyi çalıştı, ancak gözden kaçan bir nokta olmalı

• agents.json ve LLM.txt dosyalarının robot.txt gibi basit bir standart haline gelmesi umuluyor

  • CrewAI, Letta/MemGPT, OpenHands/OpenDevin gibi ilgili örnekler var, ancak sınırları aşan bir şey yok
  • MCP en esnek yaklaşım ve agents.json ile iyi uyum sağlaması umuluyor
  • Netlify ekibinin Agent Experience (AX) konusunda ilginç şeyler düşündüğü ve Anthropic ile wildcard ekibinin buna dikkat etmesi gerektiği söyleniyor

• MCP ile benzerlikler/farklılıklar hakkında soru

  • Etkileyici görünüyor