Быстрая библиотека для сериализации и валидации данных в Python: кодирует и декодирует JSON, MessagePack, YAML и TOML с помощью стандартных аннотаций типов.
agntcy/oasf
Стандартная JSON Schema и сервер для описания, проверки и поиска возможностей, навыков, областей и метаданных AI-агентов.
- Звёзды
- 340
- Форки
- 47
- Открытые issues
- 19
- Последний коммит
- 6 часов назад
Что это?
OASF (Open Agentic Schema Framework) задаёт общую структуру данных для записей об AI-агентах. Каждая запись описывается с помощью таксономий навыков и областей на основе атрибутов, а также дополнительных модулей, которые можно комбинировать для расширения записей. Цель проекта — обеспечить единообразное описание, проверку и поиск возможностей агентов в распределённых системах.
В подходе к моделированию данных проект следует примеру OCSF (Open Cybersecurity Schema Framework), а его сервер схем создан на основе сервера схем OCSF. В проект входят HTTP-сервер схем для их просмотра и проверки, а также определения Protocol Buffer, опубликованные в Buf Schema Registry.
Разработка ведётся с помощью рабочего процесса на базе Taskfile в контейнеризированной среде. Она включает развёртывание локального кластера Kind через Helm и режим hot reload для изменений схем. Поддерживаются приватные расширения схем, а MCP-сервер может помогать LLM создавать и проверять записи.
Ключевые возможности
- 01Задаёт стандартную структуру записей для описания AI-агентов.
- 02Описывает навыки и области агентов с помощью таксономий на основе атрибутов.
- 03Поддерживает приватные расширения схем с проверкой.
- 04Предоставляет HTTP-сервер для просмотра и проверки схем.
- 05Поддерживает hot reload при разработке схем и локальное развёртывание через Helm.
- 06Публикует определения Protocol Buffer в Buf Schema Registry.
Сценарии использования
- Стандартизация описания возможностей агентов для поиска в разных системах.
- Проверка записей об агентах по общей схеме в процессе разработки.
- Развёртывание приватного сервера схем с собственными расширениями.
- Создание и проверка записей OASF с помощью LLM через MCP-сервер.
Быстрый старт
- 1
Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/agntcy/oasf.git - 2
Установите необходимые инструменты (Taskfile, Docker с Buildx, Go, yq, curl и tar)
- 3
Соберите образ сервера локально
IMAGE_TAG=latest task build:server - 4
Разверните OASF локально во временном кластере Kind, затем откройте localhost:8080
task up
Что важно знать
- Для локального развертывания необходимы Docker с Buildx, Go, yq и настроенный Taskfile.
- После изменений в серверной части нужно повторно выполнить task up, поэтому горячая перезагрузка применяется только к изменениям схемы.
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое oasf?
- Стандартная JSON Schema и сервер для описания, проверки и поиска возможностей, навыков, областей и метаданных AI-агентов. OASF (Open Agentic Schema Framework) задаёт общую структуру данных для записей об AI-агентах. Каждая запись описывается с помощью таксономий навыков и областей на основе атрибутов, а также дополнительных модулей, которые можно комбинировать для расширения записей. Цель проекта — обеспечить единообразное описание, проверку и поиск возможностей агентов в распределённых системах.
- oasf можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- oasf распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- oasf всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в oasf — 22 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать oasf?
- Стандартизация описания возможностей агентов для поиска в разных системах. Проверка записей об агентах по общей схеме в процессе разработки. Развёртывание приватного сервера схем с собственными расширениями. Создание и проверка записей OASF с помощью LLM через MCP-сервер.
- Как установить oasf?
- Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/agntcy/oasf.git Установите необходимые инструменты (Taskfile, Docker с Buildx, Go, yq, curl и tar) Соберите образ сервера локально: IMAGE_TAG=latest task build:server Разверните OASF локально во временном кластере Kind, затем откройте localhost:8080: task up
- Где скачать oasf?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/agntcy/oasf
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Спецификация, определения на TypeScript и JSON Schema, а также официальная документация Model Context Protocol (MCP) — открытого стандарта для подключения AI-приложений к внешним инструментам и данным.
Библиотека Python для получения от LLM структурированных данных, проверенных с помощью Pydantic, с поддержкой нескольких провайдеров и автоматическими повторами при ошибках валидации.
Python-фреймворк для проверки входных данных и ответов LLM-приложений и генерации структурированных данных по заданной схеме.
Декларативный язык схем, который генерирует типобезопасные модели данных и RPC-код для TypeScript, Python, Java, Go, C++ и других языков из одного файла .skir.
Python-библиотека, которая ограничивает генерацию LLM, чтобы результат соответствовал заданному типу, регулярному выражению, JSON Schema или грамматике.