So bauen Sie KI -Koagenten oder Apps, die von Copilot angetrieben werden

KoagentBietet ein Toolkit, das erforderlich ist, um Langraph-Agenten in React-Apps zu integrieren, um Agent-native Anwendungen zu erstellen. In diesem Beitrag werden wir über dieses Tool sprechen und sehen, wie Sie könnenErstellen Sie AI -Koagenten oder Apps, die von Copilot angetrieben werden.

Was ist Koagenten?

Wie bereits erwähnt, ist Coagent ein Toolkit, mit dem Sie KI-Agenten in Apps integrieren können, um Agenten-native Anwendungen zu erstellen. Lassen Sie uns jetzt über seine Funktionen sprechen.

Koagenten haben eine Funktion namens namensGemeinsamer StaatAufgrund dessen, dass sogar eine einzige Codezeile Ihre Anwendung einen Einblick in den Agenten erhalten kann und der Agent die Insight -Anwendung abrufen kann, wenn sie synchronisiert sind und in Echtzeit interagieren.
Es gibt dir auchEchtzeitfrontendAgenten, die sowohl Frontend- als auch Backend -Aktionen gemäß dem vom Benutzer bereitgestellten Kontext und den Status der Anwendung ausführen können, wie es generative Benutzeroberfläche ist, werden diese Toolaufrufe automatisch gemäß den Anforderungen verbreitet.
Mensch in der SchleifeErmöglicht eine nahtlose Integration menschlicher Aufsicht und Intervention in KI -Workflows, wobei die Haltepunkte für Input oder Zulassung angegeben werden, um die Sicherheit und Leistung zu verbessern.
Wir haben auchStream Intermediate Agent Status,Dadurch werden die Denkprozesse von Agenten in Echtzeit visualisiert, Transparenz und ansprechende Benutzererfahrungen für die Agentenleistung und UX entscheidend, die den Benutzererwartungen entspricht.
KoagentsAgenten generative uiErstellt dynamische, mit AI-generierte Schnittstellen, die sich an Benutzerbedürfnisse und Agentenausgaben anpassen, die Sichtbarkeit in den Zustand des Agenten und das Aufbau von Vertrauen bieten.

Wenn Sie die zuvor angegebenen Funktionen mögen, sollten Sie in Betracht ziehen, Koagenten für Ihr Unternehmen zu verwenden. Lassen Sie uns sehen, wie das geht.

Bauen Sie AI -Koagenten oder Apps, die von Copilot angetrieben werden

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um KI -Koagenten oder Apps zu erstellen, die von Copilot angetrieben werden.

Copilotkit installieren
Konfigurieren Sie den Endpunkt des Remote -Backend -Endpunkts
Fügen Sie Langgraph Agent hinzu

Lassen Sie uns im Detail darüber sprechen.

1] Copilotkit installieren

Bevor wir mit Koagenten beginnen, müssen wir zuerst Copilotkit auf Ihrem Gerät installieren. Wir setzt voraus, dass Sie bereits habenAuf Ihrem Computer und haben einen Ordner für React -Anwendungen erstellt. Der letzte Teil ist jedoch für diesen Schritt optional. Copilotkit verwendet ein Open -Source -LLM -Modell, in diesem Tutorial werden wir verwendenOpenAI -API -Schlüssel.Lassen Sie uns ohne weiteres anfangen.

OffenWindows -Terminalund gehen Sie zu dem Ort, an dem Sie die React -App erstellt habenCD (Verzeichnis Change)Befehl.

cd C:\React\myapplication

Führen Sie nun den folgenden Befehl aus.

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

Führen Sie dann den unten genannten Befehl aus, um OpenAI zu installieren.

npm install openai

Gehen Sie in Ihrem Projekt zur.VorabendDatei, sie befindet sich im Stamm und füge die folgende Zeile hinzu.

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Nachdem wir Änderungen an der Datei vorgenommen haben, empfehlen wir Ihnen, zu navigierendocs.copilot.ai/quickstartUm zu wissen, wie Sie den Endpunkt konfigurieren und den Copilotkit -Anbieter in Ihrem Projekt konfigurieren.

2] Konfigurieren Sie den Endpunkt des Remote -Backend -Endpunkts

Um Python-basierte Dienste (oder andere Node.js-Alternative) zu integrieren, müssen wir die Copilot-App mit einem Remote-Backend-Endpunkt verbinden. Lassen Sie uns dazu zuerst die Copilot -Abhängigkeiten in Windows Terminal mit der folgenden Abfrage installieren.

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

Jetzt müssen wir den Fastai -Server einrichten, um dies zu tun und die unten genannten Befehle auszuführen.

mkdir my_copilotkit_remote_endpoint

cd my_copilotkit_remote_endpoint

echo. > server.py

Wenn derEchoSie hat nicht funktioniert, Sie können den Ordner im Visual Studio -Code öffnen und dann erstellenserver.pyDatei.

Öffnen dieserver.pyDatei in VSCODE und fügen Sie dann die folgenden Codezeilen ein.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

Jetzt geh zurück zuWindows -Terminalund installieren Sie Fastapi und Uvicorn.

pip install fastapi uvicorn

Sobald Sie damit fertig sind, gehen Sie zudocs.copilot.aiFührer, um mehr zu lernen.

Lesen:

3] Langgraph Agent hinzufügen

Als nächstes müssen wir Langgraph Agent in die Datei server.py integrieren.Suchen Sie zunächst die CopilotkitsDK -Instanz in Ihrem Python Remote -Endpunkt, der normalerweise auf server.py zu finden ist. Passen Sie als nächstes die CopilotkitsDK -Instanz (im vorhergehenden Schritt festgelegt) an, um Langgraph -Agenten aufzunehmen. Sie müssen die folgenden Codezeilen hinzufügen.

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) 
# }
)
],

Dies sollte unter Copilotkitsdk -Tag eingeschlossen werden.

Um mehr zu erfahren, empfehlen wir Ihnen, dem in erwähnten Leitfaden zu folgendocs.copilotkit.ai/coagents.

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Um ein neues Copilot zu erstellenErstellenWählen Sie in der linken Navigation dann dieCO -PilotenSeite. Alternativ können Sie auswählen+ Neuer CopilotAuf der Copilots -Seite. Verwenden Sie den Chat, um Ihren Copilot zu beschreiben, geleitet von den angegebenen Fragen oder wählen SieÜberspringen Sie zu Konfigurationund füllen Sie das Formular aus. Wählen Sie schließlich "Erstellen" aus, um den Prozess abzuschließen.

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