CoAgentnabízí sadu nástrojů potřebnou k integraci agentů LanGraph do aplikací React za účelem vytváření aplikací Agent-Native. V tomto příspěvku budeme hovořit o tomto nástroji a uvidíme, jak můžetevytvářet AI CoAgents nebo aplikace využívající Copilot.

Co je to CoAgents?

Jak již bylo zmíněno dříve, CoAgent je sada nástrojů, která vám umožní integrovat agenty AI do aplikací a vytvářet aplikace Agent-Native. Pojďme si nyní povědět o jeho vlastnostech.

• CoAgents má funkci s názvemSdílený stát, díky čemuž i jediný řádek kódu umožňuje vaší aplikaci načíst náhled na agenta a agent může načíst aplikaci náhledu, protože jsou synchronizované a mohou interagovat v reálném čase.
• To vám také dáváFrontend v reálném časeagenti, kteří mohou provádět akce frontendu i backendu podle kontextu poskytnutého uživatelem a stavu aplikace, protože se jedná o generativní uživatelské rozhraní, jsou tato volání nástrojů automaticky šířena podle požadavku.
• Human-in-the-Loopumožňuje bezproblémovou integraci lidského dohledu a zásahů do pracovních toků AI, specifikuje body přerušení pro vstup nebo schválení pro zvýšení bezpečnosti a výkonu.
• Také mámeStav zprostředkujícího agenta streamování,který vizualizuje procesy myšlení agentů v reálném čase, poskytuje transparentnost a poutavé uživatelské zkušenosti, což je zásadní pro výkon agenta a uživatelské rozhraní, které splňuje očekávání uživatelů.
• CoAgent'sAgentské generativní uživatelské rozhranívytváří dynamická rozhraní generovaná umělou inteligencí, která se přizpůsobují potřebám uživatelů a výstupům agentů, poskytují přehled o stavu agenta a budují důvěru.

Pokud se vám líbí výše uvedené funkce, možná budete chtít zvážit použití CoAgents pro vaše podnikání. Podívejte se, jak na to.

Vytvářejte AI CoAgenty nebo aplikace využívající Copilot

Při sestavování AI CoAgentů nebo aplikací využívajících Copilot postupujte podle následujících kroků.

1. Nainstalujte CopilotKit
2. Konfigurace vzdáleného koncového bodu backendu
3. Přidejte agenta LangGraph

Promluvme si o nich podrobně.

1] Nainstalujte CopilotKit

Než začneme s CoAgents, musíme do vašeho zařízení nainstalovat CopilotKit. Předpokládáme, že již anona vašem počítači a vytvořili jste složku pro aplikace React, poslední část je však pro tento krok volitelná. CopilotKit používá model LLM s otevřeným zdrojovým kódem, který budeme používat v tomto tutoriáluKlíč OpenAI API.Bez dalších řečí můžeme začít.

• OTEVŘENOTerminál Windowsa přejděte do umístění, kde jste pomocí aplikace React vytvořilicd (změnit adresář)příkaz.

cd C:\React\myapplication

• Nyní spusťte následující příkaz.

 npm install @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/runtime

• Poté spusťte příkaz uvedený níže a nainstalujte OpenAI.

npm install openai

• Ve svém projektu přejděte na.předvečersoubor, bude umístěn v kořenovém adresáři a přidejte následující řádek.

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Po provedení změn v souboru vám doporučujeme přejít nadocs.copilot.ai/quickstartabyste věděli, jak nakonfigurovat koncový bod a nakonfigurovat poskytovatele CopilotKit ve vašem projektu.

2] Konfigurace vzdáleného koncového bodu backendu

Abychom mohli integrovat služby založené na Pythonu (nebo jakoukoli jinou alternativu Node.js), musíme připojit aplikaci Copilot ke vzdálenému koncovému bodu Backend. Chcete-li to provést, nejprve nainstalujme závislosti Copilot do Windows Terminal pomocí následujícího dotazu.

pip install copilotkit fastapi uvicorn --extra-index-url https://copilotkit.gateway.scarf.sh/simple/

Nyní musíme nastavit server FastAI, spusťte níže uvedené příkazy.

mkdir my_copilotkit_remote_endpoint

cd my_copilotkit_remote_endpoint

echo. > server.py

Pokudechonefungovalo, můžete složku otevřít v kódu Visual Studio a poté vytvořitserver.pysoubor.

Otevřeteserver.pysoubor ve VSCode a poté vložte následující řádky kódu.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}

Nyní se vraťte kTerminál Windowsa nainstalujte FastAPI a Uvicorn.

pip install fastapi uvicorn

Jakmile s tím budete hotovi, přejděte nadocs.copilot.aiprůvodce, kde se dozvíte více.

3] Přidejte agenta LangGraph

Dále musíme integrovat agenta LangGraph do souboru server.py.Nejprve vyhledejte instanci CopilotKitSDK ve svém vzdáleném koncovém bodu Python, který se obvykle nachází v server.py. Dále upravte instanci CopilotKitSDK (zřízenou v předchozím kroku), aby vyhovovala agentům LangGraph. Musíte přidat následující řádky kódu.

agents=[ 
LangGraphAgent(
name="basic_agent",
description="Agent that answers questions about the weather",
graph=the_langraph_graph,
# copilotkit_config={ # if you use Google Gemini, uncomment this code (and import `copilotkit_messages_to_langchain`, see above)
# "convert_messages": copilotkit_messages_to_langchain(use_function_call=True) 
# }
)
],

To by mělo být uzavřeno pod značkou CopilotKitSDK.

Chcete-li se dozvědět více, doporučujeme postupovat podle návodu uvedeného vdocs.copilotkit.ai/coagents.

Číst:

Jak si postavím vlastního Copilota?

Chcete-li vytvořit nového druhého pilota, přejděte na domovskou stránku Copilot Studio (na /copilotstudio.microsoft.com) a vyberteVytvořitv levé navigaci a poté vyberteKopilotistrana. Případně můžete vybrat+ Nový kopilotna stránce Copilots. Pomocí chatu popište svého druhého pilota podle poskytnutých otázek nebo vybertePřeskočit na konfiguracia vyplňte formulář. Nakonec proces dokončete výběrem „Vytvořit“.

Číst:

Dokáže Copilot generovat kód?

Ano, Copilot umí generovat kód. Nicméně, to nemůže být dokonalé; může existovat více závad a chyb. Proto byste neměli integrovat kód poskytovaný jakýmkoli chatbotem AI bez důkladné manuální kontroly. V Edge můžete použít Copilot společnosti Microsoft, vestavěnou aplikaci nebo

Přečtěte si také: