Cómo crear coagentes de IA o aplicaciones con tecnología de Copilot

Hoy les voy a explicar cómo crear coagentes de IA o aplicaciones impulsadas por Copilot.

CoAgent ofrece un conjunto de herramientas necesarias para integrar agentes LanGraph en aplicaciones React con el fin de crear aplicaciones de agente nativas. En esta publicación, hablaremos sobre esta herramienta y veremos cómo se pueden crear coagentes de IA o aplicaciones impulsadas por Copilot.

Cómo crear coagentes de IA o aplicaciones impulsadas por Copilot.

CoAgent ofrece un conjunto de herramientas necesarias para integrar agentes LanGraph en aplicaciones React con el fin de crear aplicaciones de agente nativas. En esta publicación, hablaremos sobre esta herramienta y veremos cómo se pueden crear aplicaciones impulsadas por CoAgents de IA o Copilot.

¿Qué es CoAgents?

Como se mencionó anteriormente, CoAgent es un conjunto de herramientas que le permitirá integrar agentes de IA en aplicaciones para desarrollar aplicaciones de agente nativas. Hablemos ahora de algunas de sus características.

• CoAgents tiene una característica llamada Estado compartido, mediante la cual incluso una sola línea de código permite que su aplicación obtenga información del agente, y el agente puede obtener la información de la aplicación porque están sincronizados y pueden interactuar en tiempo real.

• También le brinda agentes frontend en tiempo real que pueden realizar acciones frontend y backend según el contexto proporcionado por el usuario y el estado de la aplicación, suponiendo que es una interfaz de usuario generativa, estas llamadas a la herramienta se transmiten automáticamente según el requisito. Human-in-the-Loop permite la integración perfecta de la supervisión e intervención humana en los flujos de trabajo de IA, especificando puntos de interrupción para la entrada o aprobación para mejorar la seguridad y el rendimiento.

• También tenemos Stream Intermediate Agent State, que muestra los procesos de flujo de pensamiento del agente en tiempo real para brindar transparencia y experiencias de usuario atractivas que son cruciales para el rendimiento de un agente y una experiencia de usuario que cumpla con sus expectativas.

• La interfaz de usuario generativa Agentic de CoAgent crea interfaces dinámicas generadas por IA que se adaptan a las necesidades del usuario y al resultado del agente, lo que brinda visibilidad del estado del agente y genera confianza.

• Si le gustan las características mencionadas anteriormente, es posible que desee considerar el uso de CoAgents para su negocio. Veamos cómo hacerlo.

Cree aplicaciones basadas en IA o CoAgents de Copilot

Siga los pasos que se enumeran a continuación para crear aplicaciones basadas en IA o CoAgents de Copilot.

• Instale CopilotKit

• Configuración del punto final remoto del backend

• Agregar un agente LangGraph

Veámoslos en detalle.

1] Instalación de CopilotKit

Antes de comenzar con CoAgents, primero debemos instalar CopilotKit en su dispositivo. Suponemos que ya ha instalado Node.js y npm en su computadora y ha creado una carpeta para las aplicaciones React; sin embargo, la última parte es opcional para este paso. CopilotKit utiliza un modelo LLM de código abierto; en este tutorial, utilizaremos la clave API de OpenAI. Sin más preámbulos, comencemos.

• Abra Windows Terminal y navegue hasta la ubicación donde ha creado la aplicación React utilizando el comando cd (cambiar directorio).

cd C:\React\My\App

• Ahora, ejecute el siguiente comando.

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

• Luego, ejecute el comando mencionado a continuación para instalar OpenAI.

• npm install openai

En tu proyecto, ve al archivo .eve, que estará ubicado en la raíz, y agrega la siguiente línea.

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

Luego de realizar cambios en el archivo, te recomendamos navegar a docs.copilot.ai/quickstart para aprender a configurar el punto final y configurar el proveedor CopilotKit en tu proyecto.

2] Configurar el punto final remoto del backend

Para integrar servicios basados ​​en Python (o cualquier otra alternativa de Node.js), necesitamos conectar la aplicación Copilot a un punto final remoto del backend. Para ello, primero instalamos las dependencias de Copilot en Windows Terminal usando la siguiente consulta.

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

Ahora, necesitamos configurar el servidor FastAI, para eso, ejecuta los comandos mencionados a continuación.

mkdir my_copilotkit_remote_endpointcd my_copilotkit_remote_endpointecho. > server.py

Si echo no funcionó, puedes abrir la carpeta en Visual Studio Code y luego crear el archivo server.py.

Abre el archivo server.py en VSCode y luego pega las siguientes líneas de código.

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

Ahora, vuelve a Windows Terminal e instala FastAPI y Uvicorn.

pip install fastapi uvicorn

Una vez que hayas terminado con eso, dirígete a las guías de docs.copilot.ai para obtener más información.

3] Agregar agente LangGraph

A continuación, debemos integrar el agente LangGraph en el archivo server.py. Primero, ubica la instancia CopilotKitSDK dentro de tu punto de conexión remoto de Python, que generalmente se encuentra en server.py. A continuación, ajuste la instancia CopilotKitSDK (establecida en el paso anterior) para acomodar los agentes LangGraph. Debe agregar las siguientes líneas de código.

agents=[ Lanonfig={ # si usa Google Gemini, descomente este código (e importe `copilotkit_messages_to_langchain`, consulte más arriba) # "convert_messages": copilotkit_messages_to_langchain(use_function_call=True) # } ) ],

Esto debe colocarse bajo la etiqueta CopilotKitSDK.