ЛОС-АНДЖЕЛЕС-Postman представила ряд инструментов и функций с поддержкой AI с AI, которые предназначены для упрощения создания API и облегчают разработчикам создание агентов ИИ для автоматизации рабочих процессов.
Среди новых инструментов-режим агента, помощник по AI, который превращает запросы в действия. Он может понимать команды естественного языка и выполнять такие задачи, как проектирование, тестирование, документирование и мониторинг API. По словам Постмана, это может снизить ручные задачи с недель до нескольких часов.
Генеральный директор и соучредитель почтальона Абхинав Астхана поговорил с новым стеком в Post/Con, ежегодной конференции пользователей компании, состоявшейся на этой неделе в Лос-Анджелесе.
«Ключевой бит здесь заключается в том, что по сути каждая отдельная функциональность, включая понимание, мониторы, тестирование, документацию — каждую вещь — подвергается воздействию агента в качестве инструмента», — сказала Астана. «Агент, поднятый человеческим разработчиком, может организовать вещи так, что это нельзя было сделать раньше».
Почтальон представляет строитель агента искусственного интеллекта
Postman также представил строитель AI -агента, который интегрируется с протоколом контекста модели (MCP), который может соединять модели крупных языков (LLMS) к внешним документам и инструментам.
С помощью AIG Agent Builder разработчики могут создавать свои собственные многоэтапные агенты для автоматизации общих задач API. Agent Builder лучше всего рассматривается как набор решений, которые обеспечивают три функции, объяснил Родрик Рабба, глава продукта почтальона.
Во -первых, это дает разработчикам возможность тестировать и оценивать LLMS с подсказками, чтобы разработчики могли проверить LLMS, чтобы определить, какой наилучшим образом выполняет их использование.
Во -вторых, он предлагает строитель инструментов ИИ, который может превратить API в спецификацию MCP, что является стандартным способом прикрепления API к LLM без необходимости восстановления, сказал Рабба.
В-третьих, он включает в себя визуальный инструмент разработки перетаскивания и капли под названием Flow, который позволяет разработчикам создавать приложения с использованием вызовов API в AI. Разработчики могут создавать потоки и запускать их без сервера в облаке почтана, добавил он.
Среди вариантов внутреннего использования для потоков, которые разработала команда Postman, — автоматический рабочий процесс для управления закупками ноутбука и обновления в Slack, создавая отчеты о безопасности для CISO и поток поддержки клиентов, которые могут генерировать ответ на новые вопросы, основанные на исторических данных клиентов. Postman предлагает шаблонный каталог для потоков и некоторых агентов искусственного интеллекта, которые компания создала собственные.
Улучшенная наблюдение для APIS
Компания также выпустила Postman Insights, инструмент наблюдения в реальном времени для API. Он может отслеживать использование между конечными точками и версиями, обнаруживать паттерны сбоев и активно решать эти проблемы, прежде чем они влияют на пользователей.
Postman Insights поддерживает то, что компания называет режимом резо, который мгновенно воспроизводит отказы API, используя реальные заголовки, полезные нагрузки и токены аутентификации. Это полезно для отладки взаимодействия агентов в производстве. В демонстрации компания показала, как она может автоматически исправлять ошибки с помощью кнопки нажатия.
Астхана объяснила, что это похоже на наблюдение за конечными точками API, которая работает без какой-либо конфигурации, позволяя разработчикам «сбросить утилиту в своей инфраструктуре и использование EBPF [Extended Berkeley Packet Filter]это автоматически делает эти конечные точки API ».
EBPF Linux Kernel Technology позволяет пользователям выполнять пользовательские программы в ядре, не изменяя напрямую исходный код ядра или загрузку.
Он добавил, что есть немного магии AI/машинного обучения (ML), чтобы преобразовать трафик в полезные конечные точки API.
«Преимущество в этой модели заключается в том, что, в отличие от традиционной наблюдаемости, где вы должны предназначать обслуживание, оно может фактически сделать вывод тех, которые вы не инструментация», — пояснила Астана. «В этой модели он может обнаружить неизвестные конечные точки. Это может просто дать вам эту картину, которой у вас никогда не было».
Он также может быть связан с рабочим процессом разработки, добавил он. В большинстве случаев разработчики будут что -то поймать в своей системе наблюдения, а затем придется проследить его, записать, а затем копировать и вставить эти конечные точки обратно в почтальон. Это устраняет этот шаг.
«Благодаря тому, что мы называем режим Repro, он автоматически воссоздает этот запрос пакета и включает его обратно к почте, чтобы вы могли начать отладку, тестирование и просто завершить свой рабочий процесс, не делая ничего, кроме как нажав пару кнопок», — сказала Астхана.
Postman также представил мониторы почтальона, что дополняет предложение Postman Insight, позволяя разработчикам настроить предварительные тесты в производственной среде, а затем запустить эти тесты за пределами конечных точек API. Мониторы являются синтетическими, что означает, что они могут активно проверять и контролировать производительность и доступность приложений и API, моделируя взаимодействие с пользователями.
Большая часть новостей «почтальона» стала его интеграция и использование MCP, протокол Anpropic для обмена внешней информацией с LLMS. Он интегрировал MCP со своим агентом AI -Builder, чтобы превратить API в инструменты Callable Agent. Он также может генерировать серверы MCP непосредственно из коллекций API и поведения тестового агента с новым типом запроса MCP, заявила компания.
В рамках своей общей стратегии MCP Postman представила сеть MCP Server, кураторную сеть для серверов MCP, которая размещена на платформе Postman API. Проверенные издатели могут самостоятельно публиковать инструменты для агентов, что облегчает разработчикам обнаруживать надежные серверы.
У Postman есть более 18 000 издателей и 100 000+ API в своей сети API.
Компания также поддерживает больше, ориентированные на предприятие интеграции рабочих процессов:
- Github для синхронизации сбора в реальном времени и управления на основе филиала;
- Jira для создания и отслеживания проблем с контекстом с платформы Postman без перехода на Jira; и
- Slack/Microsoft Teams для улучшения уведомлений об общенациональной видимости.
Примечание редактора: почтальон оплатил поездку и проживание для Лорейн Лоусон, чтобы посетить почту/хол.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Loraine Lawson — ветеран -репортер, который в течение 25 лет освещал технологические проблемы от интеграции данных до безопасности. Прежде чем присоединиться к новому стеку, она работала редактором Banking Technology Site Bank Automation News. Она … читайте больше от Лорейн Лоусон
