CoAgentoferă un set de instrumente necesar pentru a integra agenții LanGraph în aplicațiile React pentru a construi aplicații Agent-Native. În această postare, vom vorbi despre acest instrument și vom vedea cum putețiconstruiți CoAgent AI sau aplicații alimentate de Copilot.

Ce este CoAgents?

După cum am menționat mai devreme, CoAgent este un set de instrumente care vă permite să integrați agenți AI în aplicații pentru a crea aplicații Agent-Native. Să vorbim acum despre caracteristicile sale.

• CoAgents are o caracteristică numităStat partajat, datorită căruia, chiar și o singură linie de cod permite aplicației dvs. să preia o perspectivă a agentului, iar agentul poate prelua aplicația de informare pe măsură ce sunt sincronizate și pot interacționa în timp real.
• Îți oferă șiFrontend în timp realagenți care pot efectua atât acțiuni frontend, cât și backend în funcție de contextul oferit de utilizator și de starea aplicației, deoarece este o interfață de utilizare generativă, aceste apeluri de instrumente sunt diseminate automat conform cerințelor.
• Omul-în-buclăpermite integrarea perfectă a supravegherii și intervenției umane în fluxurile de lucru AI, specificând punctele de întrerupere pentru intrare sau aprobare pentru a îmbunătăți siguranța și performanța.
• Avem și noiTransmiteți starea agentului intermediar,care vizualizează procesele de gândire ale agenților în timp real, oferind transparență și experiențe captivante ale utilizatorului, cruciale pentru performanța agenților și UX care satisface așteptările utilizatorilor.
• CoAgentuluiInterfața de utilizare generativă agenticăcreează interfețe dinamice, generate de inteligență artificială, care se adaptează nevoilor utilizatorilor și rezultatelor agenților, oferind vizibilitate asupra stării agentului și construind încredere.

Dacă vă plac caracteristicile menționate mai devreme, vă recomandăm să luați în considerare utilizarea CoAgents pentru afacerea dvs., lăsați-ne să vedem cum să facem asta.

Creați CoAgent AI sau aplicații alimentate de Copilot

Urmați pașii de mai jos pentru a construi AI CoAgents sau aplicații alimentate de Copilot.

1. Instalați CopilotKit
2. Configurați Remote Backend Endpoint
3. Adăugați agent LangGraph

Să vorbim despre ele în detaliu.

1] Instalați CopilotKit

Înainte de a începe cu CoAgents, trebuie să instalăm CopilotKit pe dispozitivul dvs. Presupunem că ați făcut-o dejape computer și ați creat un folder pentru aplicațiile React, totuși, ultima parte este opțională pentru acest pas. CopilotKit folosește un model LLM open source, pe care îl vom folosi în acest tutorialCheia API OpenAI.Fără alte prelungiri, să începem.

• DeschideTerminal Windowsși accesați locația în care ați creat aplicația React folosindcd (schimba directorul)comanda.

cd C:\React\myapplication

• Acum, rulați următoarea comandă.

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

• Apoi, executați comanda menționată mai jos pentru a instala OpenAI.

npm install openai

• În proiectul dvs., accesați.ajunfișier, acesta va fi localizat în rădăcină și adăugați următoarea linie.

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

După ce ați făcut modificări la fișier, vă recomandăm să navigați ladocs.copilot.ai/quickstartpentru a ști cum să configurați punctul final și să configurați furnizorul CopilotKit în proiectul dvs.

2] Configurați Remote Backend Endpoint

Pentru a integra serviciile bazate pe Python (sau orice altă alternativă Node.js), trebuie să conectăm aplicația Copilot la un punct final Remote Backend. Pentru a face asta, să instalăm mai întâi dependențele Copilot în Windows Terminal utilizând următoarea interogare.

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

Acum, trebuie să setăm serverul FastAI, pentru a face asta, rulați comenzile menționate mai jos.

mkdir my_copilotkit_remote_endpoint

cd my_copilotkit_remote_endpoint

echo. > server.py

Dacăecounu a funcționat, puteți deschide folderul în Visual Studio Code și apoi creațiserver.pyfişier.

Deschidețiserver.pyfișier în VSCode și apoi lipiți următoarele linii de cod.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

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

Acum, întoarce-te laTerminal Windowsși instalați FastAPI și Uvicorn.

pip install fastapi uvicorn

Odată ce ai terminat cu asta, mergi ladocs.copilot.aighiduri pentru a afla mai multe.

3] Adăugați agent LangGraph

În continuare, trebuie să integrăm agentul LangGraph în fișierul server.py.Mai întâi, localizați instanța CopilotKitSDK în punctul final de la distanță Python, care se găsește de obicei în server.py. Apoi, ajustați instanța CopilotKitSDK (stabilită la pasul precedent) pentru a găzdui agenții LangGraph. Trebuie să adăugați următoarele linii de cod.

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) 
# }
)
],

Acesta ar trebui să fie inclus sub eticheta CopilotKitSDK.

Pentru a afla mai multe, vă recomandăm să urmați ghidul menționat îndocs.copilotkit.ai/coagents.

Citire:

Cum îmi construiesc propriul Copilot?

Pentru a crea un copilot nou, accesați pagina principală Copilot Studio (la /copilotstudio.microsoft.com) și selectațiCreaîn navigarea din stânga, apoi alegețiCopiloțipagină. Alternativ, puteți selecta+ Copilot noupe pagina Copiloți. Utilizați chatul pentru a vă descrie copilotul, ghidat de întrebările furnizate sau selectațiSari la configuraresi completati formularul. În cele din urmă, selectați „Creare” pentru a finaliza procesul.

Citire:

Copilot poate genera cod?

Da, Copilot poate genera cod. Cu toate acestea, nu poate fi perfect; pot exista mai multe erori și erori. Prin urmare, nu ar trebui să integrăm codul furnizat de niciun chatbot AI fără inspecții manuale amănunțite. Puteți utiliza Copilot de la Microsoft în Edge, aplicația încorporată sau

Citește și: