Copilot 기술을 활용한 AI CoAgent 및 애플리케이션 개발

1단계: CopilotKit 설치

첫 번째 전제 조건은 CopilotKit을 설치하고 Node.js와 npm을 활용하는 것입니다. React 애플리케이션을 위한 전용 폴더를 확보해야 하지만, 현재는 선택 사항입니다.또한, CopilotKit은 오픈소스 LLM 모델을 사용하므로 OpenAI API 키가 필요합니다.방법은 다음과 같습니다.

• Windows 터미널을 열고 디렉토리를 React 앱 폴더로 변경하세요.

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 방지하려면 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.ai를 방문하여 자세한 정보를 확인하세요.

3단계: LangGraph 에이전트 통합

마지막 단계는 server.py 파일에 LangGraph 에이전트를 추가하는 것입니다.먼저 Python 원격 엔드포인트(일반적으로 server.py 스크립트)에서 CopilotKitSDK 인스턴스를 찾습니다. LangGraph 에이전트를 수용하도록 다음 코드를 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 CopilotKitSDK 정의에 포함되어야 합니다.추가 지침은 docs.copilotkit.ai/coagents를 참조하세요.

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