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

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。

CoAgent を使用するための前提条件は何ですか?

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