Lap-Platform/LAP

해결하는 문제

LLM 에이전트는 OpenAPI와 같은 원시 API 문서가 인간 중심으로 구조화되어 있어 모델에 적합하지 않아 API 엔드포인트, 파라미터, 인증 흐름을 잘못 추측하는 경향이 있습니다. 이로 인해 API 호출 정확도가 낮아지고 문서의 거대한 크기로 인해 토큰 비용이 크게 증가합니다.

작동 방식

LAP는 표준 API 사양을 압축된 '에이전트 네이티브' 형식으로 변환하는 컴파일러입니다. 다섯 단계의 압축 파이프라인을 사용합니다:

1. 구조 제거: YAML 구조를 제거합니다.
2. 디렉티브 문법: @directives를 사용해 중첩 구조를 평탄화하고 단일 줄 선언으로 대체합니다.
3. 타입 압축: 타입 선언을 단축합니다 (예: type: string, format: uuid → str(uuid)).
4. 중복 제거: 공통 필드를 @common_fields 및 @type로 추출합니다.
5. 레인 모드: LLM이 파라미터 이름으로 의미를 추론할 수 있으므로 설명을 제거합니다.

대상 사용자

AI 에이전트를 개발하거나 Claude Code, Cursor, Codex와 같은 에이전트 통합 IDE를 사용하는 개발자로, 에이전트의 API 상호작용 정확도를 높이면서 지연 시간과 토큰 비용을 줄이고 싶은 분들입니다.

주요 특징

• 매우 높은 압축률: OpenAPI 사양에서 평균 5.2배 압축을 달성하여 비용을 35% 절감하고 속도를 29% 향상시킵니다.
• 다양한 형식 지원: OpenAPI, GraphQL, AsyncAPI, Protobuf, Postman, Smithy에서 컴파일 가능합니다.
• 에이전트 스킬: 1,500개 이상의 사전 컴파일된 사양을 포함한 레지스트리에서 검색하고, 직접 AI 에이전트에 스킬로 설치할 수 있는 CLI (lapsh) 제공.
• 정보 손실 없음: 모든 엔드포인트, 파라미터, 타입 제약을 유지하며, 타입 기반 계약을 통해 오류 생성을 방지합니다.
• 라운드트립 기능: .lap 파일을 다시 OpenAPI 형식으로 변환할 수 있습니다.