Copilot テクノロジーを活用した AI CoAgent とアプリケーションの作成
CoAgent は、 LanGraph エージェントを React アプリケーションに統合するための重要なツールキットを提供し、エージェントネイティブ アプリケーションの開発を容易にします。この記事では、この強力なツールについて説明し、Copilot によって強化された AI CoAgent またはアプリケーションを作成する方法について説明します。
CoAgentとは何ですか?
前述のように、CoAgent は AI エージェントをアプリケーションに統合し、エージェントネイティブ アプリの作成を可能にするツールキットとして機能します。その機能について詳しく見ていきましょう。
- CoAgent にはShared Stateと呼ばれる機能が含まれており、アプリケーションは 1 行のコードだけでエージェントから洞察を取得できます。この同期により、アプリケーションとエージェント間のリアルタイムのやり取りが可能になります。
- このツールキットには、ユーザーのコンテキストとアプリケーションの状態に基づいてフロントエンドとバックエンドの両方のタスクを実行できるリアルタイム フロントエンドエージェントも用意されています。この生成 UI により、ツール呼び出しを必要に応じて自動的に分散できます。
- さらに、 Stream Intermediate Agent Stateのオプションがあり、エージェントの思考プロセスをリアルタイムで視覚化することで透明性を確保し、ユーザーエンゲージメントを強化します。これは、ユーザーの期待に沿ったエージェントのパフォーマンスの重要な側面です。
- CoAgent のAgentic Generative UI は、ユーザーの要件とエージェントの応答に合わせて調整される動的な AI 駆動型インターフェースを構築し、エージェントの状態に関する透明性を高め、ユーザーの信頼を強化します。
これらの機能が気に入った場合は、ビジネス環境に CoAgents を実装することを検討する価値があるかもしれません。その方法を確認しましょう。
Copilot を活用した AI CoAgent またはアプリケーションの作成
Copilot を搭載した AI CoAgent またはアプリケーションを作成するには、次の手順に従います。
- CopilotKitをインストールする
- リモートバックエンドエンドポイントの設定
- LangGraphエージェントを統合する
それでは、各ステップについてさらに詳しく説明しましょう。
1] CopilotKitをインストールする
CoAgents に取り掛かる前に、まずはシステムに CopilotKit をインストールします。Node.js と npm がすでにセットアップされていて、React アプリケーション用のフォルダーも用意されていることを前提としています。ただし、この最初のステップでは最後の部分はオプションです。CopilotKit はオープンソースの LLM モデルに依存しているため、このチュートリアルでは OpenAI の API キーを使用します。では、進めていきましょう。
- Windows ターミナルを起動し、 cd (ディレクトリの変更)コマンドを使用して、React アプリが配置されているディレクトリに移動します。
cd C:\React\myapplication
- 次に、以下のコマンドを実行します。
npm install @copilotkit/react-core @copilotkit/react-ui @copilotkit/runtime
- その後、このコマンドを実行して OpenAI サポートをインストールします。
npm install openai
- ルート ディレクトリにあるプロジェクトの.envファイルに移動し、次の行を追加します。
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
これらの編集が完了したら、docs.copilot.ai/quickstartにアクセスして、エンドポイントを構成し、アプリケーションで CopilotKit プロバイダーを設定する方法を確認することをお勧めします。
2] リモートバックエンドエンドポイントの設定
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) に接続するには、リモート バックエンド エンドポイントとの接続を確立する必要があります。まず、Windows ターミナルを使用して必要な Copilot 依存関係をインストールしましょう。
pip install copilotkit fastapi uvicorn --extra-index-url https://copilotkit.gateway.scarf.sh/simple/
次に、FastAPI サーバーをセットアップします。これを実現するには、以下のコマンドを実行します。
mkdir my_copilotkit_remote_endpoint cd my_copilotkit_remote_endpoint echo. > server.py
echo コマンドが失敗した場合は、Visual Studio Code でフォルダーを開き、server.py ファイルを手動で作成できます。
VSCode で server.py ファイルを開き、次のコードを入力します。
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/")
def read_root():
return {"Hello": "World"}
次に、Windows ターミナルに戻り、以下を実行して FastAPI と Uvicorn をインストールします。
pip install fastapi uvicorn
完了したら、詳細についてはdocs.copilot.aiを参照してください。
3] LangGraphエージェントを統合する
最後のステップは、LangGraph エージェントを server.py ファイルに含めることです。まず、Python リモート エンドポイント (通常は server.py にあります) 内で CopilotKitSDK インスタンスを見つけます。次に、次のコード行を追加して、LangGraph エージェントに対応するように CopilotKitSDK インスタンスを変更します。
agents=[
LangGraphAgent(
name="basic_agent",
description="An agent that provides weather information",
graph=the_langraph_graph,
# copilotkit_config={ # Uncomment this line if using Google Gemini (don't forget to import `copilotkit_messages_to_langchain`)
# "convert_messages": copilotkit_messages_to_langchain(use_function_call=True)
# }
)
],
このコードは、CopilotKitSDK 定義の下に含める必要があります。
詳細については、docs.copilotkit.ai/coagents にあるガイドを参照してください。
独自の副操縦士を作成するには?
新しいコパイロットを設定するには、Copilot Studio ホームページ (/copilotstudio.microsoft.com) にアクセスし、左側のナビゲーション メニューから [作成] を選択して、[コパイロット] ページに進みます。または、[コパイロット] ページで [+ 新しいコパイロット] をクリックすることもできます。質問のガイダンスに従ってチャットでコパイロットについて説明するか、[スキップ] を選択してフォームに手動で入力します。最後に、[作成] をクリックしてプロセスを終了します。
Copilot はコードを生成できますか?
確かに、Copilot はコード生成が可能です。ただし、絶対確実というわけではなく、ユーザーが不具合やバグに遭遇する可能性があります。したがって、AI チャットボットによって提供されるコードは、徹底的な手動検証なしで直接統合しないことが重要です。Microsoft の Copilot を Edge で統合アプリケーションとして利用したり、拡張機能を介して Visual Studio で GitHub Copilot を使用したりすることができます。
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