Agents.json - LLMのためのOpenAI仕様

• OpenAPI標準をベースに、LLMとAPIの間の明確な契約を定義するオープン仕様
  • API呼び出しを目的ベースのツールとして構成し、LLMが簡単に利用できるようにする
• 従来のOpenAPIドキュメントだけでは、LLMが適切なAPIを選択して呼び出すことが難しかった
  • agents.jsonは、API呼び出しの過程は決定論的に保ちながらも、LLMが達成しようとする結果については非決定論的に実行できるよう支援する

なぜ必要なのか？

• LLMを利用するには、APIと連携する方式を直接実装しなければならない場合が多い
• 多くの開発者は、エージェントの非決定論的な動作をあきらめ、ハードコードされたワークフローを通じて望む結果を得ようとしている
• agents.jsonを使えば、望む結果を得る過程でLLMが非決定論的に動作しつつ、API呼び出し自体は決定論的に実行できる
• 既存のAPIは開発者中心に設計されているため、LLMが直接利用するには難しさがある
• Gmail APIの例:
  • メールを検索し、スレッド内のメール一覧を取得し、特定のメールに返信するという過程が必要
  • LLMがOpenAPIドキュメントをそのまま参照すると、適切なAPI呼び出しの選択に失敗することが多かった
  • agents.jsonを使えば、API呼び出しを事前に定義して正しい順序で実行できる

agents.jsonの構成要素

• agents.jsonファイル
  • API呼び出し同士を接続し、結果中心のツールを定義する役割
  • 既存のOpenAPIファイルと併用される
• agents.json SDK
  • LLMがagents.jsonをもとにツールを読み込み、一連のAPI呼び出しを実行できるようにする

従来のOpenAPIとの違い

• OpenAPIだけを使うと、LLMがAPI呼び出しを正しく選択できない場合が多い
• agents.jsonを使えば、API呼び出しの過程をテンプレート化し、望む結果を得るための最適なAPI呼び出しフローを提供できる

オープンソースとして公開された理由

• 当初は内部で使っていた設定ファイルだったが、徐々に機能が拡張されたことでオープンソースとして公開することを決定
• HubSpotのCTOであるDharmeshがLLM向けのAPI翻訳仕様という概念を提案し、それに着想を得て公開された
• 現在、10件の検証済みAPI統合が実現しており、毎日新しいAPIが追加されている
• 開発者が簡単に拡張できるよう、ツール検索およびカスタムコレクションのプラットフォームを無料で提供 (https://wild-card.ai)

[GN⁺]

Hacker Newsの意見

• agents.jsonに注目しており、このプロトコルが成功してほしい

  • MCPとagents.jsonは共存する可能性があると思う
  • MCPはより多くのことを扱っており、簡素化されたプロトコルを作るのは難しいかもしれない

• agents.jsonが初期に採用されるには、ドキュメントがもっと理解しやすくあるべき

  • 例はすぐ見られるようにするべきで、スキーマも近くにあるべき
  • 売り込み文句は簡潔であるべきで、スキーマのフィールドも明確であるべき
  • OpenAPIスキーマを貼り付けると、LLMがagents.jsonの草案を生成するツールが必要かもしれない

• OpenAPIとagents.jsonの互換性は良いが、やりすぎかもしれない

  • OpenAPIは人気だが、市場を完全に支配しているわけではない
  • そのせいでagents.jsonに複雑さが加わるなら、サポートする価値があるのか疑問
  • 100%互換でなくても、カスタム変換器によって部分的なサポートは可能かもしれない

• 多くの人がagentic IDEを使っており、agents.jsonが使い方やドキュメントの探し方、レジストリの検索方法を説明するスニペットを共有するとよさそう

• agents.jsonとOpenAPI Arazzo仕様の違いについての質問

  • LLMの利用により適しているのかという疑問
  • 例を見ると似た概念が見える

• 実際のagents.jsonファイルを見るのが難しいという意見

  • レジストリで10分探しても例を見つけられなかった

• Pythonパッケージのライセンスについての質問

  • AGPLなのかという疑問

• 良いアイデアだが、ライセンスの問題のために採用が難しいかもしれない

  • チームがAGPLパッケージを製品にどう採用できるのか説明してほしい

• もっと簡単にできるはずで、それは良いこと

  • 仕様の情報プロパティのタイトルにバグを見つけたかもしれない

• agents.jsonとllms.txtの比較

  • llms.txtも、LLMがAPIを理解するのを助ける標準として注目されつつある
  • agents.jsonのほうが、別のエンドポイントの構造的理解に優れているように見える

• agentsがOpenAPI仕様で文書化されたAPIを使えない理由についての質問

  • 個人的なテストではうまく動いたが、何か見落としているのだろう

• agents.jsonとLLM.txtファイルが、robot.txtのようなシンプルな標準になってほしい

  • CrewAI、Letta/MemGPT、OpenHands/OpenDevinなどが関連しているが、境界をまたぐものはない
  • MCPが最も柔軟なアプローチであり、agents.jsonとうまく組み合わさることを期待したい
  • NetlifyチームはAgent Experience（AX）について興味深いことを考えており、Anthropicとwildcardチームは注目すべき

• MCPとの類似点／相違点についての質問

  • 良さそうに見える