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PUNTOS DE ENTRADA PARA LLM

Puntos de entrada para LLM

LLM-friendly entry points

Ofrecemos cinco archivos de descubrimiento estándar que abarcan los principales ecosistemas de agentes, desde la convención llms.txt de Anthropic hasta el manifiesto de plugin de OpenAI. A continuación: para qué sirve cada archivo y cuándo los frameworks los encuentran automáticamente.

Si usas Claude, ChatGPT, LangChain o LlamaIndex, en la mayoría de los casos basta con entregar al framework el dominio raíz o la URL de openapi.json, y este descubre automáticamente las herramientas disponibles siguiendo estos archivos.

openapi.jsonprimary
/openapi.json
MACHINE-READABLE SPEC

La fuente autorizada. Describe el método, los parámetros, el esquema de respuesta y los ejemplos de cada endpoint. Los frameworks de tool-calling de LLM lo consumen primero.

llms.txtcontext
/llms.txt
CONCISE SITEMAP

Texto plano, estructurado en Markdown, una línea en lenguaje llano por endpoint más una URL de curl clicable. Bueno para incluir en un system prompt y orientarse rápido.

llms-full.txtcontext
/llms-full.txt
FULL REFERENCE

Amplía llms.txt con un ejemplo de curl, el modelo de errores y la semántica de caché por endpoint; bueno para recuperación con RAG o modelos de contexto largo.

.well-known/ai-plugin.jsonmanifest
/.well-known/ai-plugin.json
OPENAI PLUGIN MANIFEST

El manifiesto de la era de los plugins de ChatGPT; algunos entornos de ejecución de agentes aún sondean esta ruta para descubrir la API.

.well-known/agents.jsonmanifest
/.well-known/agents.json
AGENT CAPABILITY MANIFEST

El manifiesto de agente más reciente: declara la autenticación, los límites de tasa, el transporte y un puntero a OpenAPI.

· — WHEN FRAMEWORKS AUTO-DISCOVER

Cuándo lo descubren los frameworks automáticamente

  1. 1

    Dado un dominio raíz

    el entorno de ejecución del agente sondea /.well-known/ai-plugin.json y /.well-known/agents.json, y luego los sigue hasta openapi.json.

  2. 2

    Dada una URL de openapi.json

    el uso de herramientas de Claude / el function calling de OpenAI pueden derivar las definiciones de herramienta directamente, sin configuración adicional.

  3. 3

    Dado llms.txt

    los modelos de contexto largo lo leen íntegro en el system prompt y obtienen de inmediato un mapa semántico de cada endpoint.