개발자의 생산성을 획기적으로 높이고 더욱 고품질의 AI 지원 API를 제공하세요
watsonx.ai 기반
API 에이전트는 에이전트형 프레임워크를 기반으로 구축되어 API 라이프사이클 전반에 걸쳐 주요 작업을 자동화합니다. 이는 대화형 인터페이스를 활용하여 팀이 사양을 신속하게 생성하고, API를 검증하고, 문제를 감지하고, 거버넌스를 적용하고 테스트하도록 지원합니다. API Agent는 반복적인 작업을 처리하고 전문적인 지침을 제공함으로써 개발 주기를 단축하고 오류를 줄여 개발자가 더 뛰어난 API를 더 빠르게 구축하는 데 집중하도록 돕습니다.
API 에이전트는 어떻게 작동하나요?
무분별한 API 확산은 점점 널리 퍼지는 문제이며, 사일로, 중복, 노력 낭비로 이어집니다. 개발자는 API 자산을 한눈에 파악하기 어렵기 때문에 이미 존재하는 API를 다시 구축하는 경우가 많습니다. API 에이전트는 이를 해결하기 위해 사용자가 자연어를 사용하여 자신의 요구 사항을 간단히 설명할 수 있도록 합니다. 에이전트는 API 에코시스템을 지능적으로 검색하여 재사용할 수 있는 기존 API를 추천하고, 팀의 신속한 구축을 지원하여 효율성을 개선합니다.
디자인 우선 접근 방식을 사용하든, 코드 우선 접근 방식을 사용하든, API 에이전트는 모든 단계의 가속화를 지원합니다. 필요한 사항을 자연어로 설명하면 에이전트가 나머지를 처리합니다. 디자인 우선 접근 방식에서 API 에이전트는 백엔드 코드를 한 줄도 작성하지 않은 상태에서도 Open API 사양, 모의 응답, 문서를 완전하게 생성합니다. 코드 우선 접근 방식에서 API 에이전트는 백엔드 데이터 소스에 연결하고, Open API 사양을 생성하며, 백엔드 애플리케이션 코드를 구축하고, 이를 코드 엔진에 자동 배포하여 개발자가 수작업에 들이던 시간을 며칠씩 절약해 줍니다.
API 에이전트를 사용하면 거버넌스 적용이 더 이상 수작업으로 이루어지지 않습니다. API 에이전트는 조직의 규칙 세트 및 모범 사례를 기준으로 사양을 검증하고, 거버넌스 규칙 세트 오류를 수정하기 위한 실행 가능 권장 사항을 제공하며, 거버넌스 검증에서 발생하는 오류를 자동으로 수정할 수 있습니다.
API 에이전트는 수작업을 최소화하면서 API의 품질과 안정성을 개선할 수 있는 완벽한 테스트 솔루션을 제공합니다. 이는 API 의미 체계와 예상 동작을 기반으로 테스트 사례를 자동으로 생성하고 실행하므로 문제를 조기에 발견할 수 있습니다.
무분별한 API 확산은 점점 널리 퍼지는 문제이며, 사일로, 중복, 노력 낭비로 이어집니다. 개발자는 API 자산을 한눈에 파악하기 어렵기 때문에 이미 존재하는 API를 다시 구축하는 경우가 많습니다. API 에이전트는 이를 해결하기 위해 사용자가 자연어를 사용하여 자신의 요구 사항을 간단히 설명할 수 있도록 합니다. 에이전트는 API 에코시스템을 지능적으로 검색하여 재사용할 수 있는 기존 API를 추천하고, 팀의 신속한 구축을 지원하여 효율성을 개선합니다.
디자인 우선 접근 방식을 사용하든, 코드 우선 접근 방식을 사용하든, API 에이전트는 모든 단계의 가속화를 지원합니다. 필요한 사항을 자연어로 설명하면 에이전트가 나머지를 처리합니다. 디자인 우선 접근 방식에서 API 에이전트는 백엔드 코드를 한 줄도 작성하지 않은 상태에서도 Open API 사양, 모의 응답, 문서를 완전하게 생성합니다. 코드 우선 접근 방식에서 API 에이전트는 백엔드 데이터 소스에 연결하고, Open API 사양을 생성하며, 백엔드 애플리케이션 코드를 구축하고, 이를 코드 엔진에 자동 배포하여 개발자가 수작업에 들이던 시간을 며칠씩 절약해 줍니다.
API 에이전트를 사용하면 거버넌스 적용이 더 이상 수작업으로 이루어지지 않습니다. API 에이전트는 조직의 규칙 세트 및 모범 사례를 기준으로 사양을 검증하고, 거버넌스 규칙 세트 오류를 수정하기 위한 실행 가능 권장 사항을 제공하며, 거버넌스 검증에서 발생하는 오류를 자동으로 수정할 수 있습니다.
API 에이전트는 수작업을 최소화하면서 API의 품질과 안정성을 개선할 수 있는 완벽한 테스트 솔루션을 제공합니다. 이는 API 의미 체계와 예상 동작을 기반으로 테스트 사례를 자동으로 생성하고 실행하므로 문제를 조기에 발견할 수 있습니다.