[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-wild-card-ai--agents-json":3,"tool-wild-card-ai--agents-json":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",159636,2,"2026-04-17T23:33:34",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":68,"readme_en":69,"readme_zh":70,"quickstart_zh":71,"use_case_zh":72,"hero_image_url":73,"owner_login":74,"owner_name":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":66,"owner_location":66,"owner_email":78,"owner_twitter":66,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":86,"forks":87,"last_commit_at":88,"license":89,"difficulty_score":42,"env_os":90,"env_gpu":90,"env_ram":90,"env_deps":91,"category_tags":95,"github_topics":66,"view_count":32,"oss_zip_url":66,"oss_zip_packed_at":66,"status":17,"created_at":96,"updated_at":97,"faqs":98,"releases":109},8888,"wild-card-ai\u002Fagents-json","agents-json",null,"agents-json 是一个旨在打通大语言模型（LLM）与现有 API 之间“最后一公里”的开源规范。它基于业界通用的 OpenAPI 标准构建，核心目标是将复杂的 API 接口自动转化为 AI 智能体能够轻松理解和调用的工具。\n\n在传统开发中，让 AI 智能体稳定地操作 API 往往充满挑战：开发者需要编写大量样板代码、反复调试提示词，并手动处理繁琐的响应解析，因为原生 API 是为人类程序员设计的，而非直接面向 LLM。例如，完成一个邮件回复任务可能需要调用多个底层接口，而 agents-json 能将其封装为智能体可直接执行的单一高层指令，从而大幅降低集成难度和试错成本。\n\n该工具主要适合正在构建 AI 智能体应用的开发者、研究人员以及希望快速实现业务系统自动化的技术团队。其独特亮点在于定义了一套标准化的交互契约，不仅兼容现有的 OpenAPI 生态，还提供了配套的 Python 库（Wildcard Bridge）用于快速加载和运行配置。通过 agents-json，用户可以更高效地连接如 Stripe、Google Sheets 等各类服务，让智能体具备可靠的操作能力，无需","agents-json 是一个旨在打通大语言模型（LLM）与现有 API 之间“最后一公里”的开源规范。它基于业界通用的 OpenAPI 标准构建，核心目标是将复杂的 API 接口自动转化为 AI 智能体能够轻松理解和调用的工具。\n\n在传统开发中，让 AI 智能体稳定地操作 API 往往充满挑战：开发者需要编写大量样板代码、反复调试提示词，并手动处理繁琐的响应解析，因为原生 API 是为人类程序员设计的，而非直接面向 LLM。例如，完成一个邮件回复任务可能需要调用多个底层接口，而 agents-json 能将其封装为智能体可直接执行的单一高层指令，从而大幅降低集成难度和试错成本。\n\n该工具主要适合正在构建 AI 智能体应用的开发者、研究人员以及希望快速实现业务系统自动化的技术团队。其独特亮点在于定义了一套标准化的交互契约，不仅兼容现有的 OpenAPI 生态，还提供了配套的 Python 库（Wildcard Bridge）用于快速加载和运行配置。通过 agents-json，用户可以更高效地连接如 Stripe、Google Sheets 等各类服务，让智能体具备可靠的操作能力，无需为每个 API 重复造轮子。","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Csource srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_140dcff2899f.png\">\n  \u003Cimg alt=\"Shows a white agents.json Logo with a black background.\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_140dcff2899f.png\" width=\"full\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch1 align=\"center\"> Translate OpenAPI into LLM Tools\u003C\u002Fh1>\n\n[![GitHub stars](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fstargazers)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1334616501436682405?style=flat&logo=discord&logoColor=white&label=discord&color=7289DA&link=https%3A%2F%2Fdiscord.gg%2F7AP6wSkVtQ)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F7VU6HKq7cZ)\n[![Documentation](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocumentation-📕-blue)](https:\u002F\u002Fdocs.wild-card.ai\u002Fagents-json)\n[![Twitter Follow](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fwildcard_ai?style=social)](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fwildcard_ai)\n\nThe `agents.json` Specification is an open specification that formally describes contracts for API and agent interactions, built on top of the OpenAPI standard. The current version is `0.1.0`.\n\nUse the Wildcard Bridge Python package to load, parse, and run agents.json.\n\n## Quickstart\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg align=\"center\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_04984fc68cfe.png\" alt=\"Wildcard Bridge\" width=\"700\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### Use one of the quickstart notebooks to get started:\n\n| Agent | Auth | Notebook |\n| --- | --- | --- |\n| [Resend](.\u002Fexamples\u002Fresend.ipynb) | API Key | `.\u002Fexamples\u002Fresend.ipynb` |\n| [Stripe](.\u002Fexamples\u002Fsingle.ipynb) | Bearer Token | `.\u002Fexamples\u002Fsingle.ipynb` |\n| [Rootly](.\u002Fexamples\u002Frootly.ipynb) | Bearer Token | `.\u002Fexamples\u002Frootly.ipynb` |\n| [Twitter + Giphy](.\u002Fexamples\u002Fmultiple.ipynb) | OAuth 1.0, API Key | `.\u002Fexamples\u002Fmultiple.ipynb` |\n| [Resend + Hubspot + Google Sheets](.\u002Fexamples\u002Fmultiple-dynamic.ipynb) | OAuth 2.0, API Key | `.\u002Fexamples\u002Fmultiple-dynamic.ipynb` |\n\n## Demos\n\n|  |  |\n| --- | --- |\n| [Stripe Agent](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fstripe) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_ba14b4a7cb75.png\" alt=\"Stripe Agent\" width=\"300\">](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fstripe) |\n| [Google Sheets Agent](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fgooglesheets) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_cefaeda5e845.png\" alt=\"Google Sheets Agent\" width=\"300\">](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fgooglesheets) |\n| [Resend Agent](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fresend) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_16cbe6724c36.png\" alt=\"Resend Agent\" width=\"300\">](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fresend) |\n| [Rootly Agent](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Frootly) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_448cd188e755.png\" alt=\"Rootly Agent\" width=\"300\">](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Frootly) |\n\n## agents.json Specification\nThe `agents.json` Specification is an open specification that formally describes contracts for API and agent interactions, built on top of the OpenAPI standard.\n\nThe current version is `0.1.0`.\n\nGive feedback, share your projects, and get help in our [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F7AP6wSkVt).\n\n### Schema\n\nThe full schema is available [here](https:\u002F\u002Fdocs.wild-card.ai\u002Fagentsjson\u002Fschema).\n\n### Motivations\n\nEnabling AI agents to interact with APIs is difficult. We faced the same problem as many others building agents: altering APIs to work reliably with LLMs and executing multiple API calls successfully in a row is a trial and error process.\n\nAPIs are designed for developers and not LLMs. If you're building integrations for AI agents, you need to write boilerplate, experiment with system prompts, optimize tool definitions, and parse responses into vector stores - for each API. \n\nFor example, the Gmail API has endpoints to search for threads, list the emails in a thread, and reply with an email given base64 RFC 822 content. Instead, LLMs need a clear, top-level directive that can handle all of this with one tool.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg style=\"text-align: center;\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_08ed501f862c.png\" alt=\"Traditional API Paradigm\" width=\"full\" title=\"Traditional API Paradigm\">\n\u003C\u002Fp>\n\n**Why is `agents.json` built on OpenAPI?** — OpenAPI is the gold standard for describing how API endpoints work and can be executed. Most API providers have OpenAPI specs or have APIs that can be described fully by OpenAPI. These specs alone aren't sufficient for the age of AI agents, but provide great groundwork for API agent communication.\n\nSo we implemented `agents.json`. We built this for us and we're excited to share it with you.\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg style=\"text-align: center;\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_db042800a4e8.png\" alt=\"LLMs with an Airgap\" width=\"full\" title=\"LLMs with an Airgap\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### The `agents.json` File\n\n`agents.json` is a JSON schema of structured contracts designed for AI agents. API providers use their existing OpenAPI spec to construct this file and agents inspect this file to run accurate series of API calls. \n\nThe `agents.json` spec contains a set of additions to the OpenAPI spec - optimizing for endpoint discovery and LLM argument generation. These can include updating descriptions and adding examples.\n\nDescribing endpoints\u002Fdata models without describing ***how*** they interact together is why AI agents struggle to take the right sequence of actions.\n\nTo solve this, we introduce flows and links. Flows are contracts with a series of 1 or more API calls that describe an outcome. Links describe how two actions are stitched together.\n\nWe propose the file placed in `\u002F.well-known\u002Fagents.json` so it is easily discoverable by agents accessing web services. For now, we maintain a registry for [available `agents.json` files](https:\u002F\u002Fwild-card.ai\u002Fregistry).\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg style=\"text-align: center;\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_dbea8144b3ca.png\" alt=\"LLMs and APIs with Agents.json\" width=\"full\" title=\"LLMs and APIs with Agents.json\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### Wildcard Bridge\n\nWildcard Bridge enables LLMs to load, parse, and run agents.json. Here's how it works:\n\n1. A developer connects their agent with an agents.json file.\n2. The relevant chain(s) are chosen by the agent and arguments populated for a given task.\n3. Bridge runs the chain(s).\n\nThe goal experience is a developer adds an agents.json file in their workflow and the correct set of actions for an integration is executed. Bridge supports adding Basic, ApiKey, and Bearer authentication to requests.\n\n### Design Tenets\n\n1. **Build on top of the OpenAPI standard** \u003Cbr>\n   Leverage existing standards and infrastructure where possible.\n\n2. **Optimize schema for LLMs, not humans** \u003Cbr>\n   Design with AI consumption in mind.\n\n3. **Enforce Statelessness** \u003Cbr>\n   Orchestration is handled by the calling agent.\n\n4. **Require minimal changes to existing APIs** \u003Cbr>\n   Make adoption as seamless as possible.\n\n### Why Now?\n\nWith OpenAI's release of Operator, we've seen a paradigm shift in what AI will automate. Letting AI run free on the internet will ask for both features and guardrails to be built on web experiences for agents. Yet, for the majority of services - this is exactly the functionality APIs already provide - and more. \n\nRather than just optimizing UXs for web agents - enriching APIs will create more scalable, powerful, and safe agents. APIs are supported by backend infrastructure built for scale. \n\nThere are still open questions and more to be done. Starting the discussion now and building iteratively gives us a place to adapt alongside evolving paradigms in AI agent development. \n\n### FAQs\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Shouldn't API providers provide their own agent servers or \"\u002Fagent\" endpoints?\u003C\u002Fsummary>\n\nWe can begin building agents.json files immediately before official adoption by providers. No extra infrastructure changes, servers, or new endpoints. By putting responsibility of execution on the client - the paradigm abides by the same security and orchestration protocol of existing API based applications today. API providers can still choose to maintain official agents.json files.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Why route to an SDK instead of making HTTP requests directly?\u003C\u002Fsummary>\n\nAlthough OpenAPI specs offer great descriptions of how to use APIs, code-gen with tools like OpenAPI generator and Swagger code-gen isn't perfect. Many APIs have edge cases that are accounted for in client SDKs and not in raw HTTP requests. For example, Gmail's RFC2822 format or Twilio's custom TwiML format are better parsed by code rather than generated as input by an LLM. We include copies of OpenAPI specs beside agents.json files in the repo for use.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>How is this different than the Model Context Protocol?\u003C\u002Fsummary>\n\nWhile MCP is designed to be stateful—relying on persistent connections between clients and servers for exchanging context and requests—Agents.json is stateless. Here, the agent independently manages all context. You can leverage your existing agent architecture and RAG systems to handle state effectively. Agents.json lets you build with existing pub\u002Fsub architectures, server-less environments, and infrastructure APIs already support today. And definitions are strongly typed by OpenAPI specs.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>What about llms.txt?\u003C\u002Fsummary>\n\n[llms.txt](https:\u002F\u002Fllmstxt.org) is a great standard for making website content more readable to LLMs, but it doesn't address the challenges of **taking structured actions**. While llms.txt helps LLMs retrieve and interpret information, agents.json enables them to execute multi-step workflows reliably.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>Why use OpenAPI?\u003C\u002Fsummary>\n\nOpenAPI is a thoughtful standard that has evolved with the changes of HTTP APIs. It is the gold standard for describing how API endpoints work and can be executed. Most API providers have OpenAPI specs or have APIs that can be described fully by OpenAPI. These specs aren't quite sufficient for the age of agents, but do provide great groundwork for API↔agent communication.\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Feature Roadmap\n\n- [x] OAuth\n- [ ] Memory & context management in links\n- [ ] Transforming fields at runtime\n- [ ] Rate-limits\n- [ ] Parallel Tasking\n- [ ] Conditionals\n- [ ] Loops\n- [ ] Failure Handling\n- [ ] Streaming\n- [ ] Pagination\n- [ ] agents.json Interactive Builder\n- [x] agents.json Validator\n\n## Contributions\n\nThe agents.json specification needs community input. This GitHub repository will host informal reviews, allowing for version control and public discussion. To discuss, [join the Discord community](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F7AP6wSkVtQ). This is an evolving project and can't be done without your feedback.\n\n\n## Team and Maintainers\nThis project is started by [Wildcard AI](https:\u002F\u002Fwild-card.ai).\n\nSee [MAINTAINERS.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fblob\u002Fmaster\u002FMAINTAINERS.md) for a list of current maintainers.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\nMade with ❤️ in San Francisco\n\n\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1334616501436682405?style=flat&logo=discord&logoColor=white&label=discord&color=7289DA&link=https%3A%2F%2Fdiscord.gg%2F7AP6wSkVtQ)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F7AP6wSkVtQ)\n[![Twitter Follow](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fwildcard_ai?style=social)](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fwildcard_ai)\n[![Twitter Follow](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fkaushikm_?style=social)](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fkaushikm_)\n[![Twitter 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星标](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json?style=social)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fstargazers)\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1334616501436682405?style=flat&logo=discord&logoColor=white&label=discord&color=7289DA&link=https%3A%2F%2Fdiscord.gg%2F7AP6wSkVtQ)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F7VU6HKq7cZ)\n[![文档](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocumentation-📕-blue)](https:\u002F\u002Fdocs.wild-card.ai\u002Fagents-json)\n[![Twitter 关注](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fwildcard_ai?style=social)](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fwildcard_ai)\n\n`agents.json` 规范是一种开放规范，基于 OpenAPI 标准构建，用于正式描述 API 和智能体交互的契约。当前版本为 `0.1.0`。\n\n使用 Wildcard Bridge Python 包来加载、解析并运行 agents.json 文件。\n\n## 快速入门\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg align=\"center\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_04984fc68cfe.png\" alt=\"Wildcard Bridge\" width=\"700\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### 使用以下快速入门笔记本开始：\n\n| 智能体 | 认证方式 | 笔记本 |\n| --- | --- | --- |\n| [Resend](.\u002Fexamples\u002Fresend.ipynb) | API Key | `.\u002Fexamples\u002Fresend.ipynb` |\n| [Stripe](.\u002Fexamples\u002Fsingle.ipynb) | Bearer Token | `.\u002Fexamples\u002Fsingle.ipynb` |\n| [Rootly](.\u002Fexamples\u002Frootly.ipynb) | Bearer Token | `.\u002Fexamples\u002Frootly.ipynb` |\n| [Twitter + Giphy](.\u002Fexamples\u002Fmultiple.ipynb) | OAuth 1.0, API Key | `.\u002Fexamples\u002Fmultiple.ipynb` |\n| [Resend + Hubspot + Google Sheets](.\u002Fexamples\u002Fmultiple-dynamic.ipynb) | OAuth 2.0, API Key | `.\u002Fexamples\u002Fmultiple-dynamic.ipynb` |\n\n## 演示\n\n|  |  |\n| --- | --- |\n| [Stripe 智能体](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fstripe) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_ba14b4a7cb75.png\" alt=\"Stripe 智能体\" width=\"300\">](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fstripe) |\n| [Google Sheets 智能体](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fgooglesheets) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_cefaeda5e845.png\" alt=\"Google Sheets 智能体\" width=\"300\">](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fgooglesheets) |\n| [Resend 智能体](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fresend) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_16cbe6724c36.png\" alt=\"Resend 智能体\" width=\"300\">](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Fresend) |\n| [Rootly 智能体](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Frootly) | [\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_448cd188e755.png\" alt=\"Rootly 智能体\" width=\"300\">](https:\u002F\u002Fdemo.wild-card.ai\u002Frootly) |\n\n## agents.json 规范\n`agents.json` 规范是一种开放规范，基于 OpenAPI 标准构建，用于正式描述 API 和智能体交互的契约。\n\n当前版本为 `0.1.0`。\n\n欢迎在我们的 Discord 社区中提供反馈、分享项目并获取帮助：[Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F7AP6wSkVt)。\n\n### 模式\n\n完整的模式可在 [这里](https:\u002F\u002Fdocs.wild-card.ai\u002Fagentsjson\u002Fschema) 查阅。\n\n### 动机\n\n让 AI 智能体与 API 进行交互并不容易。我们在构建智能体时也遇到了同样的问题：为了让 LLM 可靠地与 API 配合工作，并连续成功执行多个 API 调用，往往需要反复试验。\n\nAPI 是为开发者设计的，而非 LLM。如果你正在为 AI 智能体构建集成，就需要为每个 API 编写样板代码、尝试不同的系统提示、优化工具定义，并将响应解析到向量存储中。\n\n例如，Gmail API 提供了搜索线程、列出线程中的邮件以及根据 base64 RFC 822 内容回复邮件的端点。然而，LLM 需要的是一个清晰的一级指令，能够通过一个工具完成所有这些操作。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg style=\"text-align: center;\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_08ed501f862c.png\" alt=\"传统 API 模式\" width=\"full\" title=\"传统 API 模式\">\n\u003C\u002Fp>\n\n**为什么 `agents.json` 基于 OpenAPI 构建？** — OpenAPI 是描述 API 端点如何工作和执行的行业标准。大多数 API 提供商都拥有 OpenAPI 规范，或者其 API 完全可以用 OpenAPI 描述。尽管仅凭这些规范还不足以满足 AI 智能体时代的需求，但它们为 API 与智能体之间的通信奠定了良好的基础。\n\n因此，我们实现了 `agents.json`。这是我们为自己开发的解决方案，现在非常高兴与大家分享。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg style=\"text-align: center;\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_db042800a4e8.png\" alt=\"带有空气间隙的 LLM\" width=\"full\" title=\"带有空气间隙的 LLM\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### `agents.json` 文件\n\n`agents.json` 是一种专为 AI 智能体设计的结构化契约 JSON 模式。API 提供商可以利用现有的 OpenAPI 规范来构建此文件，而智能体则会检查该文件以执行准确的 API 调用序列。\n\n`agents.json` 规范包含对 OpenAPI 规范的一些补充——优化端点发现和 LLM 参数生成。这些补充可能包括更新描述和添加示例。\n\n仅仅描述端点或数据模型，而不说明它们之间如何相互作用，正是导致 AI 智能体难以采取正确行动顺序的原因。\n\n为了解决这个问题，我们引入了“流程”和“链接”。流程是一系列包含一个或多个 API 调用的契约，用于描述某个结果；而链接则描述了两个动作是如何衔接在一起的。\n\n我们建议将该文件放置在 `\u002F.well-known\u002Fagents.json` 中，以便访问 Web 服务的智能体能够轻松发现它。目前，我们维护了一个可用 `agents.json` 文件的注册表：[wild-card.ai\u002Fregistry]。\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg style=\"text-align: center;\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_readme_dbea8144b3ca.png\" alt=\"LLMs 和 APIs 与 Agents.json\" width=\"full\" title=\"LLMs 和 APIs 与 Agents.json\">\n\u003C\u002Fp>\n\n### Wildcard Bridge\n\nWildcard Bridge 使 LLM 能够加载、解析和运行 agents.json 文件。其工作原理如下：\n\n1. 开发者将其智能体与一个 agents.json 文件连接。\n2. 智能体选择相关的链路，并为特定任务填充参数。\n3. Bridge 执行这些链路。\n\n理想情况下，开发者只需在其工作流中添加一个 agents.json 文件，系统就会自动执行正确的集成操作序列。Bridge 支持在请求中添加 Basic、ApiKey 和 Bearer 认证。\n\n### 设计原则\n\n1. **基于 OpenAPI 标准构建** \u003Cbr>\n   尽可能利用现有的标准和基础设施。\n\n2. **优化模式以适应 LLM，而非人类** \u003Cbr>\n   以 AI 的使用需求为导向进行设计。\n\n3. **强制无状态性** \u003Cbr>\n   协调工作由调用方智能体负责。\n\n4. **尽量减少对现有 API 的改动** \u003Cbr>\n   使采用过程尽可能无缝。\n\n### 为什么现在？\n\n随着 OpenAI 推出 Operator，我们见证了 AI 将要自动化的范式转变。让 AI 自由地在互联网上运行，将要求为代理构建兼具功能与安全约束的 Web 体验。然而，对于大多数服务而言，这正是 API 已经提供的功能——甚至更多。\n\n与其仅仅优化面向 Web 代理的用户体验，不如通过丰富 API 来打造更具可扩展性、更强大且更安全的代理。API 由专为规模化设计的后端基础设施提供支持。\n\n目前仍有许多未解之谜，也还有大量工作要做。现在就开始讨论并以迭代方式推进，能够让我们在 AI 代理开发范式的不断演进中灵活调整。\n\n### 常见问题解答\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>API 提供商不应该自行提供代理服务器或“\u002Fagent”端点吗？\u003C\u002Fsummary>\n\n我们可以在提供商正式采纳之前，立即开始构建 agents.json 文件。无需额外的基础设施变更、服务器或新增端点。通过将执行责任交由客户端承担，这一范式依然遵循当今基于 API 的应用程序所采用的安全与编排协议。API 提供商仍然可以选择维护官方的 agents.json 文件。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>为什么选择通过 SDK 进行路由，而不是直接发起 HTTP 请求？\u003C\u002Fsummary>\n\n尽管 OpenAPI 规范很好地描述了如何使用 API，但使用 OpenAPI Generator 和 Swagger Codegen 等工具进行代码生成并不完美。许多 API 存在一些边缘情况，这些情况通常由客户端 SDK 处理，而原始 HTTP 请求则难以应对。例如，Gmail 的 RFC2822 格式或 Twilio 的自定义 TwiML 格式，更适合通过代码解析，而非由 LLM 直接生成输入。我们在仓库中随 agents.json 文件一同提供了 OpenAPI 规范的副本，供参考使用。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>这与模型上下文协议（MCP）有何不同？\u003C\u002Fsummary>\n\nMCP 设计为有状态的，依赖于客户端与服务器之间的持久连接来交换上下文和请求；而 agents.json 则是无状态的。在此模式下，代理会独立管理所有上下文。您可以利用现有的代理架构和 RAG 系统来有效处理状态问题。agents.json 允许您基于现有的发布\u002F订阅架构、无服务器环境以及当前基础设施支持的 API 进行构建。此外，其定义由 OpenAPI 规范进行强类型化。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>那 llms.txt 呢？\u003C\u002Fsummary>\n\n[llms.txt](https:\u002F\u002Fllmstxt.org) 是一项使网站内容对 LLM 更加易读的标准，但它并未解决**执行结构化操作**的挑战。虽然 llms.txt 有助于 LLM 检索和理解信息，但 agents.json 却能让它们可靠地执行多步骤的工作流。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>为什么使用 OpenAPI？\u003C\u002Fsummary>\n\nOpenAPI 是一个经过深思熟虑的标准，它随着 HTTP API 的发展而不断演进。它是描述 API 端点工作原理及调用方式的黄金标准。大多数 API 提供商都拥有 OpenAPI 规范，或者其 API 完全可以用 OpenAPI 描述。尽管这些规范尚不足以满足代理时代的需求，但它们确实为 API 与代理之间的通信奠定了良好的基础。\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 功能路线图\n\n- [x] OAuth\n- [ ] 链接中的记忆与上下文管理\n- [ ] 运行时字段转换\n- [ ] 速率限制\n- [ ] 并行任务处理\n- [ ] 条件判断\n- [ ] 循环\n- [ ] 失败处理\n- [ ] 流式传输\n- [ ] 分页\n- [ ] agents.json 交互式构建器\n- [x] agents.json 验证器\n\n## 贡献\n\nagents.json 规范需要社区的参与。本 GitHub 仓库将用于非正式评审，支持版本控制和公开讨论。如需交流，请加入我们的 Discord 社区：[discord.gg\u002F7AP6wSkVtQ](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F7AP6wSkVtQ)。这是一个不断发展的项目，离不开您的反馈。\n\n## 团队与维护者\n本项目由 Wildcard AI 发起。\n\n有关当前维护者的名单，请参阅 [MAINTAINERS.md](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fblob\u002Fmaster\u002FMAINTAINERS.md)。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n旧金山用心制作 ❤️\n\n\n[![Discord](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fdiscord\u002F1334616501436682405?style=flat&logo=discord&logoColor=white&label=discord&color=7289DA&link=https%3A%2F%2Fdiscord.gg%2F7AP6wSkVtQ)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002F7AP6wSkVtQ)\n[![Twitter 关注](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fwildcard_ai?style=social)](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fwildcard_ai)\n[![Twitter 关注](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002Fkaushikm_?style=social)](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fkaushikm_)\n[![Twitter 关注](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002FLife_of_Y_?style=social)](https:\u002F\u002Fx.com\u002Flifeof_y)\n\u003C\u002Fdiv>","# agents-json 快速上手指南\n\n`agents-json` 是一个基于 OpenAPI 标准的开放规范，旨在将 API 转换为大语言模型（LLM）可直接调用的工具。它通过定义“流（Flows）”和“链接（Links）”，让 AI Agent 能够可靠地执行多步 API 调用，而无需繁琐的提示词工程或手动解析。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：Python 3.8 或更高版本\n*   **前置依赖**：\n    *   `pip` (Python 包管理工具)\n    *   已配置好的 LLM 环境（如 OpenAI API Key 或其他兼容接口）\n    *   目标服务的 API 密钥（如 Stripe, Resend, Google Sheets 等，视具体用例而定）\n\n## 安装步骤\n\n使用 `pip` 安装 Wildcard Bridge Python 包，这是加载、解析和运行 `agents.json` 的核心库。\n\n```bash\npip install wildcard-bridge\n```\n\n> **提示**：如果下载速度较慢，可以使用国内镜像源加速安装：\n> ```bash\n> pip install wildcard-bridge -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n## 基本使用\n\n`agents-json` 的核心工作流是：加载 `agents.json` 规范文件 -> Agent 选择相应的执行链（Chain）-> Bridge 执行请求。\n\n以下是一个最简单的概念性使用示例，展示如何在代码中集成并运行一个 Agent 任务：\n\n### 1. 准备 agents.json 文件\n首先，你需要一个针对特定 API（例如 Stripe 或 Resend）生成的 `agents.json` 文件。你可以从 [官方注册表](https:\u002F\u002Fwild-card.ai\u002Fregistry) 获取，或使用官方提供的示例文件。\n\n### 2. 编写 Python 脚本\n使用 `wildcard-bridge` 加载规范并执行任务。\n\n```python\nfrom wildcard_bridge import AgentBridge\n\n# 初始化 Bridge\nbridge = AgentBridge()\n\n# 加载 agents.json 文件 (可以是本地路径或 URL)\n# 这里以加载本地 stripe 的规范为例\nspec_path = \".\u002Fexamples\u002Fstripe_agents.json\"\nbridge.load_spec(spec_path)\n\n# 定义你的 LLM 和认证信息\napi_key = \"YOUR_STRIPE_SECRET_KEY\"\nllm_model = \"gpt-4o\" # 或其他支持的模型\n\n# 设置认证 (支持 Basic, ApiKey, Bearer, OAuth 等)\nbridge.set_auth(\"Bearer\", api_key)\n\n# 让 Agent 根据用户意图自动选择并执行对应的 Chain\n# 例如：用户想要 \"创建一个金额为 100 美元的支付意向\"\nuser_task = \"Create a payment intent for $100 USD\"\n\nresponse = bridge.run(\n    task=user_task,\n    model=llm_model\n)\n\nprint(response)\n```\n\n### 3. 参考官方示例\n为了更快上手，建议直接运行官方提供的 Jupyter Notebook 示例，这些示例涵盖了从单 API 调用到多 API 协同工作的场景：\n\n*   **Resend (邮件发送)**: `.\u002Fexamples\u002Fresend.ipynb` (需 API Key)\n*   **Stripe (支付处理)**: `.\u002Fexamples\u002Fsingle.ipynb` (需 Bearer Token)\n*   **多服务协同 (Twitter + Giphy)**: `.\u002Fexamples\u002Fmultiple.ipynb`\n*   **动态多服务 (Resend + Hubspot + Google Sheets)**: `.\u002Fexamples\u002Fmultiple-dynamic.ipynb`\n\n您可以克隆仓库后直接在 Jupyter 环境中运行这些 Notebook：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json.git\ncd agents-json\n# 启动 Jupyter 并打开示例\njupyter notebook examples\u002Fresend.ipynb\n```","某电商初创公司的后端团队正致力于构建一个能自动处理退款、查询订单状态并通知用户的 AI 客服代理，底层依赖 Stripe 支付网关和 Resend 邮件服务。\n\n### 没有 agents-json 时\n- 开发人员需手动为每个 API 端点编写繁琐的“工具定义”代码，将复杂的 OpenAPI 文档翻译成 LLM 能理解的简化指令，耗时且易出错。\n- AI 代理难以理解原子化的 API 操作（如“先查线程再回复”），导致需要多次试错调整 System Prompt 才能让模型正确串联多个接口调用。\n- 每次新增或更新 API 功能时，都必须重复修改底层的提示词工程和参数解析逻辑，维护成本极高。\n- 不同服务（如 Stripe 的 Bearer Token 与 Resend 的 API Key）的认证机制各异，需在代码中硬编码大量适配逻辑，缺乏统一标准。\n\n### 使用 agents-json 后\n- 团队直接利用基于 OpenAPI 生成的 agents.json 文件，自动将标准 API 描述转化为 LLM 可执行的工具契约，消除了手动编写样板代码的需求。\n- AI 代理能通过高层级的语义指令（如“处理用户退款并发送邮件”）自动规划并执行多步 API 调用，大幅提升了任务成功率。\n- 当 API 变更时，只需重新生成 agents.json 文件，代理即可即时适配新接口，无需人工干预提示词或解析逻辑。\n- 通过统一的规范屏蔽了 OAuth 2.0、API Key 等不同认证方式的差异，让开发者能像搭积木一样快速集成 Stripe、Resend 等多个服务。\n\nagents-json 通过将通用的 API 标准转化为 AI 友好的交互契约，让开发者从繁琐的适配工作中解放出来，真正实现了 AI 代理与企业现有系统的无缝对接。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fwild-card-ai_agents-json_ba14b4a7.png","wild-card-ai","Wildcard AI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fwild-card-ai_44951a2b.png","AEO, AI SEO, GEO for E-commerce Brands and Merchants. Get your brand visible on ChatGPT Shopping.","info@wild-card.ai","wild-card.ai","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai",[82],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",100,1308,65,"2026-04-09T20:59:18","MIT","未说明",{"notes":92,"python":90,"dependencies":93},"该工具是一个基于 OpenAPI 标准的规范及对应的 Python 库（Wildcard Bridge），用于让 AI 代理加载、解析和运行 API 调用。README 中未列出具体的操作系统、GPU、内存或 Python 版本硬性要求，也未列出详细的第三方依赖库列表（如 torch 等）。它主要依赖于现有的 API SDK 来处理特定格式（如 Gmail 的 RFC2822），并支持多种认证方式（Basic, ApiKey, Bearer, OAuth）。建议参考其提供的 Jupyter Notebook 示例或官方文档以获取具体的运行环境配置。",[94],"Wildcard Bridge (Python package)",[13,14],"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-18T14:24:40.122322",[99,104],{"id":100,"question_zh":101,"answer_zh":102,"source_url":103},39854,"项目的实际许可证是什么？","项目已全面转向开源。Bridge 组件的许可证最近已从 BUSL-1.1 更改为 AGPL v3.0，以确保完全开源；规范（spec）本身采用 Apache 许可证。文档正在更新以反映这些变更。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fissues\u002F24",{"id":105,"question_zh":106,"answer_zh":107,"source_url":108},39855,"为什么不使用 OpenAPI 的 Arazzo 规范？","团队已注意到 Arazzo 规范的存在及其与 agents.json 概念的相似性。目前的计划是研究 agents.json 如何围绕 Arazzo 提供工具支持，并评估现有生态系统的兼容性，而不是重复造轮子。社区建议构建在 OpenAPI Initiative 的现有工作之上以获得更大的生态 momentum。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fissues\u002F4",[110,115,120],{"id":111,"version":112,"summary_zh":113,"released_at":114},317233,"resend","https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fagentsjson\u002F\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fagentsjson-core\u002F\n\n## 变更内容\n* 版本 0.1.3：添加 Resend 集成；由 @kmahorker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fpull\u002F5 中添加了 `map_type` 字段\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fcompare\u002Fintegration...resend","2025-02-09T19:22:45",{"id":116,"version":117,"summary_zh":118,"released_at":119},317234,"integration","- 添加 Google 表格 API\n\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fagentsjson\u002F\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fagentsjson-core\u002F\n\n## 变更内容\n* 由 @kmahorker 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fpull\u002F2 中添加了 Google 表格集成\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwild-card-ai\u002Fagents-json\u002Fcompare\u002Fmajor...integration","2025-02-07T09:05:49",{"id":121,"version":122,"summary_zh":123,"released_at":124},317235,"major","https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fagentsjson\u002F\nhttps:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fagentsjson-core\u002F","2025-02-07T08:38:45"]