Lap-Platform/LAP

解決する課題

LLMエージェントは、OpenAPIのような生のAPIドキュメントが人間向けに構造化されており、モデルには不適切なため、APIエンドポイント、パラメータ、認証フローを誤って生成する傾向があります。これによりAPI呼び出しの精度が低下し、ドキュメントの巨大なサイズからトークンコストが高くなります。

動作方法

LAPは標準API仕様を圧縮された「エージェントネイティブ」形式に変換するコンパイラです。5段階の圧縮パイプラインを使用します：

1. 構造の削除：YAMLの枠組みを削除します。
2. ディレクティブ文法：@directives を使用してネストされた構造を平坦化し、1行で宣言します。
3. 型の圧縮：型宣言を短縮（例：type: string, format: uuid → str(uuid)）
4. 重複削除：@common_fields および @type を使って共通フィールドを抽出します。
5. スリムモード：LLMがパラメータ名から意味を推測できるため、説明文を削除します。

対象ユーザー

AIエージェントの開発者、およびClaude Code、Cursor、Codexなどのエージェント統合IDEを使用する開発者で、エージェントのAPI操作精度を向上させつつ、遅延とトークンコストを削減したい方。

主な特徴

• 大幅な圧縮：OpenAPI仕様で平均5.2倍の圧縮を達成。コストを35%削減、速度を29%向上。
• 複数フォーマット対応：OpenAPI、GraphQL、AsyncAPI、Protobuf、Postman、Smithyからコンパイル可能。
• エージェントスキル：1,500以上の事前コンパイル済み仕様を登録したレジストリを検索・インストールできるCLI（lapsh）を提供。AIエージェントに直接スキルとして導入可能。
• 情報損失ゼロ：すべてのエンドポイント、パラメータ、型制約を保持。型付き契約により誤生成を防止。
• ラウンドトリップ対応：.lapファイルをOpenAPI形式に再変換可能。