Copilot 기술을 사용한 AI CoAgent 및 애플리케이션 개발

주요 내용

CoAgent를 구현하면 애플리케이션의 상호작용성이 향상될 수 있습니다.
LangGraph 에이전트를 통합하면 개인화된 사용자 경험이 제공됩니다.
빠른 API를 활용하면 애플리케이션과 원활한 백엔드 통신이 보장됩니다.

AI의 힘 활용: Copilot으로 CoAgent 만들기

끊임없이 진화하는 기술 환경에서 AI를 애플리케이션에 통합하는 것은 유리할 뿐만 아니라 필수적입니다.이 가이드에서는 CoAgent 툴킷과 Copilot을 사용하여 AI CoAgent를 만드는 과정을 안내하여 React 애플리케이션을 새로운 차원으로 끌어올립니다.

Copilot에서 구동되는 AI CoAgent 또는 애플리케이션 생성

이 여행을 시작하려면 아래 단계를 따르세요.

CopilotKit 설치
원격 백엔드 엔드포인트 설정
LangGraph Agent 통합

1단계: CopilotKit 설치

첫 번째 전제 조건은 CopilotKit을 설치하고 Node.js와 npm을 활용하는 것입니다. React 애플리케이션을 위한 지정된 폴더가 있는지 확인하세요.이 시점에서는 선택 사항입니다.또한 CopilotKit은 오픈 소스 LLM 모델에 의존하므로 OpenAI API 키가 필요합니다.방법은 다음과 같습니다.

Windows 터미널을 열고 디렉토리를 React 앱 폴더로 변경합니다.

cd C:\React\myapplication

핵심 도구를 설치하려면 다음 명령을 실행하세요.

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

OpenAI 지원 패키지를 설치하세요:

npm install openai

마지막으로 루트 디렉토리의 .env 파일 에 API 키를 추가합니다.

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

전문가 팁: 연결 문제를 피하려면 API 키가 정확한지 두 번 확인하세요!

2단계: 원격 백엔드 엔드포인트 설정

Copilot 애플리케이션을 Python 기반 서비스(또는 호환되는 Node.js 대안)와 연결하려면 원격 백엔드 엔드포인트를 설정해야 합니다.

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

이제 FastAPI 서버를 설정해 보겠습니다.

mkdir my_copilotkit_remote_endpoint cd my_copilotkit_remote_endpoint echo.> server.py

echo 명령에 문제가 발생하면 Visual Studio Code를 사용하여 server.py 파일을 수동으로 만들 수 있습니다.

그런 다음 server.py를 열고 다음 코드를 삽입합니다.

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

다음으로 Windows Terminal로 돌아가서 실행하세요.

pip install fastapi uvicorn

완료되면 docs.copilot.ai 에서 자세한 내용을 확인하세요.

3단계: LangGraph Agent 통합

마지막 단계는 LangGraph 에이전트를 server.py 파일에 추가하는 것입니다. Python Remote Endpoint 내에서 CopilotKitSDK 인스턴스를 찾는 것으로 시작합니다.일반적으로 server.py 스크립트에 있습니다.다음 코드로 LangGraph 에이전트를 수용하도록 수정합니다.

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))],

이 수정 사항은 CopilotKitSDK의 정의에 따라야 합니다.추가 지침은 docs.copilotkit.ai/coagents를 참조하세요.

추가 팁

설정 후 API 키를 확인하세요.
성능 향상을 위해 종속성을 정기적으로 업데이트하세요.
최적의 사용을 위해 CopilotKit에서 광범위한 문서를 살펴보세요.

요약

이 가이드는 CoAgent와 Copilot 기술을 사용하여 AI CoAgent를 효과적으로 만드는 방법을 보여줍니다. CopilotKit을 설치하고 LangGraph 에이전트를 통합하기 위한 설명된 단계를 따르면 개발자는 React 애플리케이션에서 AI의 잠재력을 끌어내어 향상된 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.

결론

AI 기능을 도입하면 개발자가 사용자가 소프트웨어와 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있는 엄청난 기회가 제공됩니다.제공된 단계를 사용하여 CoAgent를 구현하면 애플리케이션이 향상되어 더욱 반응성이 뛰어나고 지능적으로 만들어집니다.오늘 여정을 시작하세요!

FAQ (자주 묻는 질문)

CoAgent를 사용하기 위한 전제 조건은 무엇입니까?

CoAgent를 활용하려면 Node.js, npm, 통합을 위한 OpenAI API 키가 필요합니다.

React 이외의 프레임워크와 함께 CoAgent를 사용할 수 있나요?

네, 이 가이드는 React에 초점을 맞추고 있지만 CoAgent는 OpenAI API와 통신할 수 있는 한 다양한 프레임워크에서도 구현할 수 있습니다.