Copilot テクノロジーによる AI CoAgent とアプリケーションの開発

主な注意事項

  • CoAgent を実装すると、アプリケーションのインタラクティブ性が向上します。
  • LangGraph エージェントを統合すると、パーソナライズされたユーザー エクスペリエンスが提供されます。
  • 高速 API を利用することで、アプリケーションとのシームレスなバックエンド通信が保証されます。

AI のパワーを解き放つ: Copilot で CoAgent を作成する

進化し続けるテクノロジーの世界では、AI をアプリケーションに統合することは、単に有利なだけでなく、不可欠です。このガイドでは、CoAgent ツールキットと Copilot を使用して AI CoAgent を作成し、React アプリケーションを新たなレベルに引き上げるプロセスについて説明します。

Copilot を活用した AI CoAgent またはアプリケーションの作成

この旅を始めるには、以下の手順に従ってください。

  1. CopilotKitをインストールする
  2. リモートバックエンドエンドポイントの設定
  3. LangGraphエージェントを統合する

ステップ1: CopilotKitをインストールする

最初の前提条件は、Node.js と npm を活用して CopilotKit をインストールすることです。この時点ではオプションですが、React アプリケーション用の指定フォルダーがあることを確認してください。さらに、CopilotKit はオープンソースの LLM モデルに依存しているため、OpenAI API キーが必要になります。方法は次のとおりです。

  • Windows ターミナルを開き、ディレクトリを React アプリ フォルダーに変更します。

cd C:\React\myapplication

  • コア ツールをインストールするには、次のコマンドを実行します。

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

  • OpenAI サポート パッケージをインストールします。

npm install openai

  • 最後に、ルート ディレクトリの .env ファイルに API キーを追加します。

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

プロのヒント: 接続の問題を回避するために、API キーの正確さを再確認してください。

ステップ2: リモートバックエンドエンドポイントを設定する

Copilot アプリケーションを Python ベースのサービス (ま​​たは互換性のある Node.js の代替サービス) にリンクするには、リモート バックエンド エンドポイントを確立する必要があります。

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

それでは、FastAPI サーバーをセットアップしましょう。

mkdir my_copilotkit_remote_endpoint cd my_copilotkit_remote_endpoint echo.> server.py

echo コマンドで問題が発生した場合は、Visual Studio Code を使用して server.py ファイルを手動で作成できます。

次に、 server.py を開いて次のコードを挿入します。

from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root(): return {"Hello": "World"}

次に、Windowsターミナルに戻り、

pip install fastapi uvicorn

完了したら、 docs.copilot.ai にアクセスして詳細情報を確認してください。

ステップ3: LangGraphエージェントを統合する

最後のステップでは、LangGraph エージェントを server.py ファイルに追加します。まず、Python リモート エンドポイント内 (通常は server.py スクリプト内) で CopilotKitSDK インスタンスを見つけます。次のコードを使用して、LangGraph エージェントに対応するように変更します。

agents=[LangGraphAgent(name="basic_agent", description="An agent that provides weather information", graph=the_langraph_graph, # Uncomment this line if using Google Gemini# "convert_messages": copilotkit_messages_to_langchain(use_function_call=True))],

この変更は、CopilotKitSDK の定義の下に配置する必要があります。追加のガイダンスについては、 docs.copilotkit.ai/coagents を参照してください。

追加のヒント

  • セットアップ後に必ず API キーを確認してください。
  • パフォーマンスを向上させるために、依存関係を定期的に更新してください。
  • 最適な使用方法については、CopilotKit の広範なドキュメントを参照してください。

まとめ

このガイドでは、CoAgent と Copilot テクノロジーを使用して AI CoAgent を効果的に作成する方法を説明します。CopilotKit をインストールし、LangGraph エージェントを統合するための手順に従って、開発者は React アプリケーションで AI の可能性を最大限に引き出し、ユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

結論

AI 機能を採用することで、開発者はユーザーとソフトウェアのやり取りを変革する大きなチャンスを得ることができます。提供されている手順を使用して CoAgents を実装すると、アプリケーションが向上し、応答性とインテリジェント性が高まります。今すぐ始めましょう。

FAQ(よくある質問)

CoAgent を使用するための前提条件は何ですか?

CoAgent を利用するには、Node.js、npm、および統合用の OpenAI API キーが必要です。

CoAgent を React 以外のフレームワークで使用できますか?

はい、このガイドでは React に焦点を当てていますが、OpenAI API と通信できる限り、CoAgent はさまざまなフレームワークにも実装できます。