Каждый LLM-фреймворк описывает инструмент по-своему

В современной разработке приложений с использованием больших языковых моделей (LLM) возникла проблема фрагментации инструментов. Разработчики вынуждены переписывать одни и те же функции под требования различных фреймворков, таких как AI SDK, MCP-серверы или Genkit. Хотя логика самих инструментов остается неизменной, каждый фреймворк требует уникальных оберток, схем аргументов и методов регистрации. Это приводит к дублированию кода и усложнению поддержки проектов при смене или добавлении новых инструментов оркестрации. Автор статьи поднимает вопрос о необходимости стандартизации описания инструментов для LLM, чтобы избежать избыточной работы и упростить интеграцию функций в различные экосистемы. Текущая ситуация вынуждает команды тратить ресурсы на адаптацию кода вместо развития функциональности, что подчеркивает потребность в унифицированном подходе к определению инструментов в мире AI-разработки.