Erstellen Sie AI CoAgents oder Apps mit Copilot

Heute erkläre ich Ihnen, wie Sie KI-Co-Agenten oder Copilot-basierte Anwendungen erstellen.

CoAgent bietet eine Reihe von Tools, die zum Integrieren von LanGraph-Agenten in React-Anwendungen erforderlich sind, um native Agent-Anwendungen zu erstellen. In diesem Beitrag sprechen wir über dieses Tool und sehen, wie man AI CoAgents- oder Copilot-gestützte Anwendungen erstellen kann.

So erstellen Sie KI-Co-Agenten oder Copilot-gestützte Anwendungen.

Was ist CoAgents?

Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei CoAgent um eine Reihe von Tools, mit denen Sie KI-Agenten in Anwendungen integrieren können, um native Agentenanwendungen zu entwickeln. Lassen Sie uns nun über einige seiner Funktionen sprechen.

CoAgents verfügt über eine Funktion namens „Shared State“, mit der Ihre Anwendung mithilfe nur einer Codezeile Informationen vom Agenten abrufen kann und der Agent die Informationen von der Anwendung abrufen kann, da sie synchronisiert sind und in Echtzeit interagieren können.
Es bietet Ihnen außerdem Frontend-Agenten in Echtzeit, die Frontend- und Backend-Aktionen basierend auf dem vom Benutzer bereitgestellten Kontext und Anwendungsstatus ausführen können. Angenommen, es handelt sich um eine generative Benutzeroberfläche, werden diese Tool-Aufrufe je nach Bedarf automatisch gesendet. Human-in-the-Loop ermöglicht die nahtlose Integration menschlicher Überwachung und Intervention in KI-Workflows und legt Haltepunkte für Eingaben oder Genehmigungen fest, um Sicherheit und Leistung zu verbessern.
Wir verfügen außerdem über Stream Intermediate Agent State, das die Gedankenflussprozesse der Agenten in Echtzeit anzeigt, um Transparenz und ansprechende Benutzererlebnisse zu bieten, die für die Leistung eines Agenten und ein Benutzererlebnis, das seinen Erwartungen entspricht, von entscheidender Bedeutung sind.
Die generative Agentic-Benutzeroberfläche von CoAgent erstellt dynamische, KI-generierte Schnittstellen, die sich an die Bedürfnisse der Benutzer und die Ausgabe des Agenten anpassen, Einblick in den Status des Agenten bieten und Vertrauen aufbauen.
Wenn Ihnen die oben genannten Funktionen gefallen, sollten Sie die Verwendung von CoAgents für Ihr Unternehmen in Betracht ziehen. Sehen wir uns an, wie das geht.

Erstellen Sie AI CoAgents oder Copilot-gestützte Apps

Befolgen Sie die unten aufgeführten Schritte, um AI CoAgents- oder Copilot-basierte Apps zu erstellen.

Installieren Sie CopilotKit
Einrichten des Remote-Backend-Endpunkts
Hinzufügen eines LangGraph-Agenten

Sehen wir sie uns im Detail an.

1] CopilotKit installieren

Before we get started with CoAgents, we first need to install CopilotKit on your device. We assume that you have already installed Node.js and npm on your computer and created a folder for React apps; however, the last part is optional for this step. CopilotKit uses an open-source LLM model; in this tutorial, we will be using the OpenAI API key. Without further ado, let’s get started.

Open Windows Terminal and navigate to the location where you have created the React app using the cd (change directory) command.

cd C:\React\My\App

Now, run the following command.

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

Then, run the below-mentioned command to install OpenAI.

npm install openai
In your project, go to the .eve file, which will be located at the root, and add the following line.

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

After making changes to the file, we recommend you navigate to docs.copilot.ai/quickstart to learn how to configure the endpoint and setup the CopilotKit provider in your project.

2] Configure the backend remote endpoint

To integrate Python-based services (or any other Node.js alternative), we need to connect the Copilot application to a remote backend endpoint. To do so, we first install the Copilot dependencies in Windows Terminal using the following query.

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

Now, we need to configure the FastAI server, for that, run the commands mentioned below.

mkdir my_copilotkit_remote_endpointcd my_copilotkit_remote_endpointecho. > server.py

If echo didn't work, you can open the folder in Visual Studio Code and then create the server.py file.

Open the server.py file in VSCode and then paste the following lines of code.

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

Now, go back to Windows Terminal and install FastAPI and Uvicorn.

pip install fastapi uvicorn

Once you're done with that, head over to the docs.copilot.ai guides for more information.

3] Add LangGraph Agent

Next, we need to integrate the LangGraph agent into the server.py file. First, locate the CopilotKitSDK instance inside your Python remote endpoint, which is usually located in server.py. Next, adjust the CopilotKitSDK instance (set in the previous step) to accommodate the LangGraph agents. You need to add the following lines of code.

agents=[ Lanonfig={ # if you use Google Gemini, uncomment this code (and import `copilotkit_messages_to_langchain`, see above) # "convert_messages": copilotkit_messages_to_langchain(use_function_call=True) # } ) ],

Dies muss unter dem Tag CopilotKitSDK eingefügt werden.

So erstellen Sie AI CoAgents oder Apps mit Copilot