What is Wildcard?
Wildcard es un registro de agentes diseñado para simplificar la integración de agentes de IA con APIs. Aborda el desafío central de permitir que los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) descubran, seleccionen y ejecuten de manera fiable acciones de API a través de un vasto panorama de endpoints. En lugar de lidiar con las complejidades de las integraciones individuales de APIs, Wildcard proporciona una solución optimizada y agnóstica del modelo.
Características principales:
🔎 Descubra Acciones de API: Encuentre los endpoints de API adecuados para su agente de IA utilizando consultas en lenguaje natural. La funcionalidad de búsqueda de Wildcard permite que su agente identifique rápidamente acciones relevantes de una vasta biblioteca de especificaciones agents.json.
🗂️ Organice Colecciones Personalizadas: Organice y gestione sus propios conjuntos de archivos agents.json. Comience con las colecciones preconstruidas de Wildcard y amplíelas con sus APIs privadas o especializadas.
🎯 Mejore la Precisión en la Selección de Herramientas: Mejore la capacidad de su agente de IA para elegir el endpoint de API correcto. Wildcard proporciona definiciones de herramientas optimizadas, lo que aumenta significativamente la precisión de la selección en comparación con las capacidades nativas de los LLMs (Wildcard: ~95% de precisión con más de 2000 endpoints vs. GPT-4o: ~60% con 1 endpoint).
⚙️ Habilite la Ejecución Agnostica del Modelo: Utilice definiciones agents.json adaptadas al modelo específico de su agente de IA (OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Meta Llama 3, etc.). Mantenga el control sobre las llamadas a herramientas y ejecute acciones en su infraestructura.
✅ Acceda a APIs Verificadas: Benefíciese de una biblioteca creciente de archivos agents.json "Oficiales", verificados por los propios proveedores de API, lo que garantiza la fiabilidad y la precisión (por ejemplo, Resend, Alpaca, Rootly).
⚡ Aproveche agents.json: Acciones de API detectables y optimizadas para sus agentes de IA, basadas en el estándar OpenAPI.
Casos de uso:
Flujo de Trabajo Automatizado de Atención al Cliente: Un agente de IA utiliza Wildcard para encontrar y ejecutar acciones en múltiples APIs. Primero, consulta a Wildcard para "obtener el historial de pedidos del cliente" (descubriendo un endpoint relevante de una hipotética API de "Gestión de Pedidos"). Luego, busca "enviar notificación por correo electrónico" (encontrando la API de Resend en el registro). Finalmente, combina estas acciones para informar automáticamente a un cliente sobre el estado de su pedido.
Gestión Dinámica de Carteras Financieras: Un agente de IA financiera utiliza Wildcard para interactuar con la API de Alpaca Markets. El agente consulta a Wildcard para "obtener el precio de las acciones en tiempo real" y "ejecutar una orden de compra". Basándose en las definiciones agents.json devueltas, el agente puede reequilibrar automáticamente una cartera en función de las fluctuaciones del mercado.
Enriquecimiento de Datos de CRM: Un agente de IA encargado de enriquecer los datos de CRM utiliza Wildcard. Busca "actualizar la información de contacto" y encuentra la API de Hubspot Contacts. A continuación, el agente utiliza la definición agents.json proporcionada para actualizar sin problemas los datos de contacto dentro del sistema CRM, aprovechando su propio conocimiento de los campos de datos necesarios.
Conclusión:
Wildcard reduce significativamente la fricción de la integración de agentes de IA con APIs. Al proporcionar un registro de búsqueda de archivos agents.json optimizados y un marco de ejecución agnóstico del modelo, Wildcard permite a los desarrolladores crear agentes de IA más potentes y versátiles, capaces de interactuar con una amplia gama de servicios. Es una solución pragmática para hacer que los agentes de IA sean realmente útiles.
More information on Wildcard
Launched
2024-11
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Cloudflare CDN,Next.js,Vercel,Gzip,HTTP/3,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Wildcard was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-23.
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